I detta dokument tar vi itu med ett utmanande namnmärkningsproblem i en framväxande miljö - taggern måste vara klar inom några timmar för ett nytt infallsspråk (IL) med hjälp av mycket få resurser. Inspirerad av att observera hur mänskliga notatorer angriper denna utmaning föreslår vi en ny förväntningsdriven inlärningsram. Inom denna ram förvärvar vi snabbt, kategoriserar, strukturerar och zoomar in på IL-specifika förväntningar (regler, funktioner, mönster, giktare, etc.) från olika icke-traditionella källor: konsultering och kodning av språkkunskaper från infödda talare, gruvdrift och projektionsmönster från både enspråkig och tvärspråkig korpora, och maskinskrivning baserad på tvärspråkiga enheter som länkar samman varandra. Vi föreslår också en kostnadsmedveten kombinationsstrategi för att skapa förväntningar. Experiment på sju lågresursspråk visar hur effektivt och allmänt detta ramverk är: vi kan ställa in ett namn tagger för en ny IL inom två timmar, och uppnå 33,8%-65,1% F-score 1.
Till exempel använder Ref ) en mängd icke-traditionella språkliga resurser för att utbilda en namntagg för användning på lågresursspråk.
Name Tagging for Low-resource Incident Languages based on Expectation-driven Learning
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}