Key points are not available for this paper at this time.
نقدم خوارزمية بسيطة للتعلم شبه المشرف لاستخراج الكيانات المسماة (NER) باستخدام الحقول العشوائية الشرطية (CRFs). تعتمد الخوارزمية على استغلال أدلة مستقلة عن الميزات المستخدمة في المصنف، مما يوفر تسميات ذات دقة عالية للبيانات غير المعلّمة. تُستخدم هذه الأدلة المستقلة لاستخراج بيانات دقيقة و غير مكررة بشكل تلقائي، مما يؤدي إلى تحسين كبير في المصنف في التكرار التالي. نظهر أن خوارزميتنا تحقق متوسط تحسين قدره 12 في الاستدعاء و4 في الدقة مقارنة بالخوارزمية المشرفة. كما نوضح أن خوارزميتنا تحقق دقة عالية عندما تأتي مجموعات التدريب والاختبار من مجالات مختلفة.
د studied هذا السؤال بواسطة لياو وآخرون (Thu).