Detta papper introducerar en grafbaserad semiövervakad gemensam modell av kinesisk ordsegmentering och del-av-tal taggning. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger på en grafbaserad märkningsförökningsteknik. Man konstruerar en närmaste grannes likhetsdiagram över alla trigram av märkta och omärkta data för förökning av syntaktisk information, dvs. märkningsdistributioner. De härledda etikettdistributionerna betraktas som virtuella bevis för att legalisera inlärningen av linjära villkorade slumpmässiga fält (CRF) på omärkta data. En induktiv karaktärsbaserad ledmodell erhålls så småningom. Empiriska resultat på kinesisk trädbank (CTB-7) och Microsoft Research corpora (MSR) visar att den föreslagna modellen kan ge bättre resultat än de övervakade baslinjerna och andra konkurrenskraftiga delvis övervakade CRF i denna uppgift.
Ref presenterade en delvis övervakad grafbaserad metod för gemensam kinesisk ordsegmentering och POS-märkning.
Graph-based Semi-Supervised Model for Joint Chinese Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}