I denna uppsats beskriver vi en oövervakad inlärningsalgoritm för att automatiskt träna en regelbaserad del av taltagger utan att använda en manuellt taggad corpus. Vi jämför denna algoritm med Baum-Welch algoritm, som används för oövervakad utbildning av stokastiska taggers. Därefter visar vi en metod för att kombinera oövervakade och övervakade regelbaserade träningsalgoritmer för att skapa en mycket exakt tagger med endast en liten mängd manuellt taggad text.
I Reference Ref föreslås en oövervakad inlärningsalgoritm för automatisk utbildning av en regelbaserad POS tagger.
Unsupervised Learning Of Disambiguation Rules For Part Of Speech Tagging
{'venue': 'Very Large Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}