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Aug, 2018
利用不同来源的遥感监督进行低资源词性标注
Distant Supervision from Disparate Sources for Low-Resource Part-of-Speech Tagging
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Barbara Plank, Željko Agić
TL;DR
介绍了一种跨语言的神经词性标注器，利用注释投影、实例选择、标签字典、形态学词汇和分布式表征等多种方法，可以适用于数百种低资源语言，并实现了一种新的最佳方法，无需访问任何黄金注释数据。
Abstract
We introduce DsDs: a
cross-lingual
neural
part-of-speech tagger
that learns from disparate sources of distant supervision, and realistical
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