I detta dokument föreslås en ny ram för bootstrappning med hjälp av projektion av flerspråkig information. Vi visar att denna ram är särskilt effektiv för en utmanande NLP-uppgift som ligger i slutet av en rörledning och därmed lider av de fel som sprids från tidigare bearbetning och har låg prestanda baslinje. Med hjälp av kinesiska händelsen extraktion som en fallstudie och bitexts som en ny källa till information, presenterar vi tre bootstrapping tekniker. Vi drar först slutsatsen att den vanliga enspråkiga bootstrappningen inte är så effektiv. Sedan utnyttjar vi en andra metod som potentiellt drar nytta av den extra information som fångas av en engelsk händelse extraktionssystem och projiceras till kinesiska. Ett sådant crosslingualt system ger betydande resultat. Slutligen visar vi att kombinationen av enspråkig och tvärspråkig information i bootstrappa ytterligare kan förbättra prestandan. I slutändan fick detta nya ramverk en relativ förbättring på 10,1 % i fråga om utlösningsmärkning (F-åtgärd) och 9,5 % i fråga om argumentmärkning.
Vid utlösande expansion föreslår REF en bootstrapping framework att exp loit extra informat jon fångas av en engelsk händelse extrakt jonsystem.
Can One Language Bootstrap the Other: A Case Study on Event Extraction
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2009 Workshop on Semi-supervised Learning for Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}