Detta dokument presenterar en enkel men effektiv halvövervakad metod för att förbättra kinesisk ordsegmentering och POS-märkning. Vi introducerar nya funktioner som härrör från stora autoanalyserade data för att förbättra ett enkelt rörledningssystem. De autoanalyserade uppgifterna genereras från omärkta data med hjälp av ett baslinjesystem. Vi utvärderar nyttan av vår strategi i en rad experiment på Penn kinesiska Treebanks och visar att de nya funktionerna ger betydande prestandavinster i alla experiment. Dessutom är resultaten av vår föreslagna metod överlägsna de bästa rapporterade resultaten i litteraturen.
REF förbättrade kinesisk ordsegmentering och POS-märkning genom att använda N-gramfunktioner som lärts från en automatiskt segmenterad corpus.
Improving Chinese Word Segmentation and POS Tagging with Semi-supervised Methods Using Large Auto-Analyzed Data
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}