Vi presenterar en teknik för att öka kommenterade träningsdata med hierarkiska ordkluster som automatiskt härleds från en stor oannoterad corpus. Kluster medlemskap är kodad i funktioner som är införlivade i en discriminativt utbildad taggning modell. Aktivt lärande används för att välja utbildningsexempel. Vi utvärderar tekniken för namngiven enhet märkning. Jämfört med en toppmodern HMM-baserad namnsökare, kräver den presenterade tekniken endast 13% så mycket kommenterade data för att uppnå samma prestandanivå. Med tanke på en stor annoterad utbildning på 1.000.000 ord, uppnår tekniken en 25% minskning av felet jämfört med den toppmoderna HMM tränas på samma material.
REF förstärkt namnmärkning utbildningsdata med hierarkiska ordkluster och kodade kluster medlemskap i funktioner för att förbättra namnmärkning.
Name Tagging With Word Clusters And Discriminative Training
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}