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Wir präsentieren eine Methode, die unannotierte Korpora nutzt, um die Knappheit an annotierten Trainingsdaten für die Chunking- und Tagging-Aufgaben auszugleichen. Sie sammelt und komprimiert Merkmalsfrequenzen aus einem großen unannotierten Korpus zur Verwendung durch lineare Klassifizierer. Experimente zu zwei Aufgaben zeigen, dass sie konsequent signifikante Leistungsverbesserungen erzielt.
Rie Kubota Ando (2004) untersuchte diese Frage.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: