part-of-speech tagging | BriefGPT

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中低资源语言的上下文化词向量的单语方法
本文使用多语言 OSCAR 语料库训练单语境化词嵌入 (ELMo) 以进行词性标注和解析任务。研究结果表明，相比于基于 Wikipedia 的嵌入，OSCAR 训练的嵌入在五种中资源语言中表现更好，并超越了多语言 Wikipedia 嵌入的
PDF4 years ago
ACL辅助语言选择对序列标记改进的影响
探究了最佳辅助语言能否通过语言距离进行预测，并表明最相关的语言并不总是最佳辅助语言。进一步地，通过使用基于注意力机制的元嵌入，能够有效地组合来自不同语言的预训练嵌入来实现序列标记并取得了五种语言中词性标注的最新成果。
PDF4 years ago
EMNLPBERT 层的特性研究：单语和多语 NLP 流水线的深度探析
本论文通过研究荷兰 BERT 模型和多语言 BERT 模型的荷兰语 NLP 任务，以及对词性标注的深入分析，展示了 BERT 网络中不同层次的特化以及信息分散的情况，并提出了利用不同层次的信息来提高性能的方法。
PDF4 years ago
Amharic 词性标注的机器学习方法
提高阿姆哈拉语的词性标注性能，本文介绍了使用形态学知识、扩展已有标注数据、特征提取、参数调整和标注算法等方法，对比以往工作，明显的提高了词性标注性能。
PDF4 years ago
适用于形态复杂语言的特征丰富的词性标注：以保加利亚语为例
本文针对保加利亚语 (一种具有丰富的屈折和派生形态的斯拉夫语言) 进行了词性标注实验，并结合大型形态学词典、先前的语言知识以及基于 POS 注释语料库的有指导性学习方法，使用 680 个形态语法标记，实现了 97.98% 的准确率，这是对保
PDF5 years ago
ACLCamemBERT: 一种美味的法语语言模型
本研究通过利用网络爬虫数据构建法语单语语料库，研究了训练法语单语 Transformer-based 语言模型的可行性，并在词性标注、句法分析、命名实体识别和自然语言推理等任务上取得了准确的结果。
PDF5 years ago
EMNLP序列标注的小型实用 BERT 模型
我们提出了一种实用的方案来训练一个单一的多语言序列标注模型，这个模型在单个 CPU 上运行，能够给出最先进的结果，足够小和快速。从一个公共的多语言 BERT 检查点开始，我们的最终模型比最先进的多语言基线模型更加准确，并且速度更快，6 倍更
PDF5 years ago
为新十年打下基础：使用 BERT 进行序列标注、句法和语义分析
本研究采用最新的语境化嵌入框架 BERT，为词性标注、句法分析和语义分析三个任务提出了最新的技术模型，并在 12 个英文和中文数据集上进行了实验，结果表明 BERT 模型在这三项任务中均优于当前最佳模型平均 2.5％（最显着的情况下是 7.
PDF5 years ago
面向低资源语言的依存树变形数据增强
该研究提供基于依赖树的文本增强技术，包括剪裁和旋转，用于增加低资源语言数据集的大小，在词性标注任务中提高了大多数语言的精度。
PDF5 years ago
AAAIGIRNet：交替的多任务循环状态序列模型
GITNet 提出了一种统一的位置感知多任务循环神经网络 (RNN) 架构，可以应用于多种自然语言处理任务，包括跨领域序列标记、目标导向情感注释、含有代码混合的情况下的情感分类和词性标注，实验结果表明在这些任务上都优于竞争算法。
PDF6 years ago
EMNLPBRNNs 联合标记和词形还原处理丰富形态的语言
通过使用字符级和词级嵌入，带有双向 RNN 的 LemmaTag 特征较少的神经网络架构，共同为句子生成词性标记和词素。该模型在捷克语，德语和阿拉伯语的词性标记和词素化方面的准确性超过了最先进的水平。
PDF6 years ago
ICML资源规模的重要性：优化大型语料库提高神经命名实体识别能力
该研究针对德语等低资源语言，通过优化和语法相关的形态处理来改进神经命名实体识别的性能，提高了 F1 分数高达 11％的水平，并在每个开放数据集上建立了一种新的最先进的基准线。
PDF6 years ago
联合词性标注和依存关系分析的改进神经网络模型
本文提出了一种新的神经网络模型，用于联合部分词性标注和依赖解析，将 BiLSTM 标记组件结合到 BIST 依赖解析器中，可对英语 Penn 语料库进行联合学习，模型在 LUS 和 UAS 评分上分别达到 94.51% 和 92.87%，并
PDF6 years ago
COLING韩语形态分析和词性标注的丰富字符级信息
本研究提出了一种基于多阶段行动的模型，可对韩语进行形态学转换和词性标注，使用双向长短时记忆网络模型对 Sejong 韩国语语料库实现了词和句子级别的标记精度，达到了无先验语言知识的同类模型的最新交状态。
PDF6 years ago
COLING一个濒危语言的词性标注：Griko-Italian 平行语料资源
本文研究了 POS 标注在濒危语言 Griko 上的应用，发现半监督方法和跨语言迁移方法的结合适用于这种极具挑战性的情境，并应用主动学习技术在测试集上取得了超过 21 个百分点的提升。
PDF6 years ago
ACL使用语法感知多任务学习的代码切换语言建模
本研究提出了一种基于多任务学习的语言模型，其共享语言的语法表示，从而利用语言学信息并解决低资源数据问题，通过同时学习语言建模和语音标记来识别代码切换点的位置并改进下一个词的预测，实验表明该方法在 SEAME Phase I 和 Phase
PDF6 years ago
基于元 - BiLSTM 模型的上下文敏感词元编码词性标注
本研究探讨了将具有句子级上下文信息的递归神经网络用于初始化字符和单词级别的表示，并通过元模型进行同步训练来优化其性能，以实现词性标注和形态标记的最佳性能表现。
PDF6 years ago
ACL高斯混合潜在向量文法
本研究提出了一种名为 LVeGs 的新型概率文法模型，通过将隐变量扩展到连续向量空间中来表示每个非终结符的子类型，并将其用于词性标注和成分句法分析，实验表明该模型具有很高的准确性和高效的推断和学习能力。
PDF6 years ago
ACL社交媒体中的风格变化词性标注
本文研究探讨了社交网络和在线寫作间的語言和语言格式之间的关联性，以及如何从社交网络平台中建立一种专家混合模型来增强语言变异性的鲁棒性。
PDF6 years ago
评估神经机器翻译中的表示层对词性标注和语义标注任务的影响
本文研究了神经机器翻译中不同层面的向量表示的学习情况，并发现高层次对语义的学习更有效，而较低层次对词性标注的学习效果更好。
PDF6 years ago