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基于转移的神经网络联合词性标注和依存句法分析
本文提出了使用基于转移的神经网络联合进行词性标注和依存分析的方法，实现了标签冲突、移位 / 归约冲突和标记冲突的解决。实验表明，我们的方法在各种自然语言的联合词性标注和依存分析方面明显优于之前的方法。
PDF7 years ago
使用双向 RNN-CRF 实现基于字的中文联合分词与词性标注
我们提出了一个基于字符的模型来同时进行中文分词和词性标注，该模型采用双向 RNN-CRF 架构进行序列标记，并利用捕捉丰富上下文信息和低于字符级别的特征的新型向量表示的汉字。实验结果表明，我们的模型在不同大小、文体和注释方案的数据集上都很准
PDF7 years ago
COLING深度残差网络语义标注
提出了一种新的语义标记任务 sem-tagging，旨在针对多语言语义分析，首次利用了深度残差网络 (ResNets) 进行标记，使用了词和字符表示以及包含新的残余绕道架构。通过内在评估和词性标注，我们的系统显著优于对英语通用依赖词性标注的
PDF8 years ago
ACL双向长短时记忆模型与辅助损失实现的多语言词性标注
本研究采用词、字符和 Unicode 字节嵌入比较 bi-LSTM 和传统的 POS 标注器，在 22 种语言中取得了最优性能，并表明 bi-LSTM 对于训练数据大小和标签污染的敏感度被过高估计。
PDF8 years ago
ACL双向 LSTM-CNNs-CRF 的端到端序列标注
本文提出了一种新颖的神经网络体系结构，该体系结构利用了双向 LSTM，CNN 和 CRF 的组合，自动地从单词和字符级别表示中受益。我们的系统是真正的端到端的，不需要特征工程或数据预处理，因此适用于广泛的序列标注任务。我们在两个数据集上对我
PDF8 years ago
ICON 2015 上面向混合语印度社交媒体文本的词性标注
本文描述我们在 Jadavpur 大学参加 ICON 2015 任务 - 对混合码印度社交媒体文本进行 POS 标注的实验，并开发了一种基于三元隐马尔可夫模型的工具，该模型利用字典以及其他一些单词级别的特征来增强已知和未知代币的观察概率。
PDF9 years ago
MM一种使用 Ripple Down Rules 的强健转化学习方法进行词性标注
本文提出了一种基于增量式知识获取方法构建 Part-of-Speech 标注任务转换规则系统的新方法，实验结果表明，与最先进的 POS 和形态标注器相比，我们的方法在培训时间和标记速度方面都很快，并获得了非常有竞争力的精度。
PDF10 years ago
MM使用统计方法开发马拉地语词性标注器
本文介绍了一种基于统计模型的马拉地语词性标注器的开发方法，使用 Unigram、Bigram、Trigram 和 HMM 方法，以 77.38％、90.30％、91.46％和 93.82％的准确率作为评估指标，并提出了一个用于标记马拉地文本
PDF11 years ago