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Apresentamos um método prático de co-treinamento para bootstrapping de parsers estatísticos usando uma pequena quantidade de material de treinamento manualmente analisado e um conjunto muito maior de frases brutas. Os resultados experimentais mostram que frases não rotuladas podem ser usadas para melhorar o desempenho dos parsers estatísticos. Além disso, consideramos o problema de bootstrapping de parsers quando o material de treinamento analisado manualmente está em um domínio diferente das frases brutas ou do material de teste. Mostramos que o bootstrapping continua sendo útil, mesmo que nenhuma análise produzida manualmente do domínio-alvo seja utilizada.
Steedman et al. (2003) estudaram essa questão.