Vi visar hur effektivt flerspråkigt lärande är för oövervakad del-av-tal märkning. Den viktigaste hypotesen om flerspråkigt lärande är att genom att kombinera signaler från flera språk blir strukturen på var och en mer uppenbar. Vi formulerar en hierarkisk Bayesian modell för att gemensamt förutsäga tvåspråkiga strömmar av del-av-tal taggar. Modellen lär sig språkspecifika funktioner samtidigt som den fångar cross-lingual mönster i taggfördelning för anpassade ord. När parametrarna i vår modell har lärt sig på tvåspråkiga parallella data, utvärderar vi dess prestanda på en utdragen enspråkig testuppsättning. Vår utvärdering av sex par språk visar konsekventa och betydande resultatvinster jämfört med en toppmodern enspråkig baslinje. För ett språkpar observerar vi en relativ minskning av felet med 53 %.
I det senaste arbetet presenterade REF en modell för icke övervakad del-av-tal märkning utbildad från en tvåspråkig parallell corpus.
Unsupervised Multilingual Learning for POS Tagging
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}