Övervakade metoder kan uppnå hög prestanda på NLP-uppgifter, såsom Namned Entity Recognition (NER), men nya annoteringar krävs för varje ny domän och/eller genreförändring. Detta har motiverat forskning i minimalt övervakade metoder såsom halvövervakat lärande och distansinlärning, men ingen teknik har ännu uppnått prestandanivåer som är jämförbara med dem för övervakade metoder. Halvövervakade metoder tenderar att ha mycket hög precision men jämförelsevis låg recall, medan distansinlärning tenderar att uppnå högre recall men lägre precision. Denna komplementaritet tyder på att man kan uppnå bättre resultat genom att kombinera de två typerna av minimalt övervakade metoder. I detta dokument presenterar vi en ny strategi för arabiska NER med hjälp av en kombination av halvövervakade och avlägsna inlärningstekniker. Vi tränade en semi-övervakad NER-klassificerare och en annan med hjälp av fjärrlärande tekniker, och sedan kombinerade dem med en mängd olika klassificeringskombinationer, inklusive Bayesian Classifier Combination (BCC) förfarande nyligen föreslås för känsloanalys. Enligt våra resultat leder BCC-modellen till en ökning av prestandan med 8 procentenheter jämfört med de bästa basklassificeringarna.
I REF använde författarna halvt övervakade och distansundervisning tekniker, sedan Bayesian Classifier Kombination (BCC) för att känna igen arabiska NEs.
Combining Minimally-supervised Methods for Arabic Named Entity Recognition
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}