CRF 词性标注在 UD 英文 EWT 上达 91.4%
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CRF 词性标注在 UD 英文 EWT 上达 91.4%
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AI 综述
Stochastic Blog 发布教程，介绍英文词性标注与句法分析流程。其基于 Universal Dependencies 英文 EWT 树库训练的 CRF 词性标注器在 dev 集上达到 91.4% 准确率，高于 unigram 基线的 86.1%。 清洗缺失值和重复句后，训练集为 199,235 个 token，dev 集为 25,015 个 token，两者无句子重叠。教程随后依次介绍命名实体、依存树、成分树、共指和主题等语言结构层，以句子的树结构为核心线索。
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最新进展10月17日 23:04
用 CRF 做英文词性标注与句法解析：在 Universal Dependencies EWT 上达 91.4% 准确率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- Hacker News用 CRF 做英文词性标注与句法解析：在 Universal Dependencies EWT 上达 91.4% 准确率
基于 Universal Dependencies 英文 EWT 树库训练的 CRF 词性标注器在 dev 集上达到 91.4% 准确率，高于 unigram 基线的 86.1%。清洗缺失值和重复句后，训练集为 199,235 个 token、dev 集为 25,015 个 token，且两者无句子重叠。文章随后依次介绍命名实体、依存树、成分树、共指和主题等语言结构层，核心线索是句子的树结构。
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