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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Part-of-Speech Tagging Using Statistical Techniques

verfasst von : Pierre M. Nugues

Erschienen in: Language Processing with Perl and Prolog

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Like transformation-based tagging, statistical part-of-speech (POS) tagging assumes that each word is known and has a finite set of possible tags. These tags can be drawn from a dictionary or a morphological analysis. Statistical methods enable us to determine a sequence of part-of-speech tags \(T = t_{1},t_{2},t_{3},\ldots,t_{n}\), given a sequence of words \(W = w_{1},w_{2},w_{3},\ldots,w_{n}\).

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Literatur
Brown, P. F., Della Pietra, S. A., Della Pietra, V. J., & Mercer, R. L. (1993). The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation. Computational Linguistics, 19(2), 263–311.
Carlberger, J., & Kann, V. (1999). Implementing an efficient part-of-speech tagger. Software – Practice and Experience, 29(2), 815–832.CrossRef
Chang, C.-C., & Lin, C.-J. (2011). LIBSVM: A library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2, 27:1–27:27.
Church, K. W. (1988). A stochastic parts program and noun phrase parser for unrestricted text. In Proceedings of the second conference on applied natural language processing, Austin (pp. 136–143). ACL.
Collins, M. J. (2002). Discriminative training methods for hidden Markov models: Theory and experiments with perceptron algorithms. In Proceedings of the 2002 conference on empirical methods in natural language processing, Prague (pp. 1–8).
Fan, R.-E., Chang, K.-W., Hsieh, C.-J., Wang, X.-R., & Lin, C.-J. (2008). LIBLINEAR: A library for large linear classification. Journal of Machine Learning Research, 9, 1871–1874.MATH
Gale, W. A., & Church, K. W. (1993). A program for aligning sentences in bilingual corpora. Computational Linguistics, 19(1), 75–102.
Giménez, J., & Màrquez, L. (2004). SVMTool: A general POS tagger generator based on support vector machines. In Proceedings of the 4th international conference on language resources and evaluation (LREC’04), Lisbon (pp. 43–46).
Halácsy, P., Kornai, A., & Oravecz, C. (2007). HunPos – an open source trigram tagger. In Proceedings of the 45th annual meeting of the association for computational linguistics companion volume proceedings of the demo and poster sessions, Prague (pp. 209–212).
Kernighan, M. D., Church, K. W., & Gale, W. A. (1990). A spelling correction program based on a noisy channel model. In Papers presented to the 13th international conference on computational linguistics (COLING-90), Helsinki (Vol. II, pp. 205–210).
Koehn, P. (2010). Statistical machine translation. Cambridge: Cambridge University Press.MATH
Lafferty, J., McCallum, A., & Pereira, F. (2001). Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data. In Proceedings of the eighteenth international conference on machine learning (ICML-01), Williamstown (pp. 282–289). Morgan Kaufmann Publishers.
Marcus, M., Marcinkiewicz, M. A., & Santorini, B. (1993). Building a large annotated corpus of English: The Penn Treebank. Computational Linguistics, 19(2), 313–330.
Merialdo, B. (1994). Tagging English text with a probabilistic model. Computational Linguistics, 20(2), 155–171.
Och, F. J., & Ney, H. (2003). A systematic comparison of various statistical alignment models. Computational Linguistics, 29(1), 19–51.CrossRefMATH
Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W.-J. (2002). Bleu: A method for automatic evaluation of machine translation. In Proceedings of 40th annual meeting of the association for computational linguistics, Philadelphia (pp. 311–318).
Petrov, S., Das, D., & McDonald, R. (2012). A universal part-of-speech tagset. In Proceedings of the eighth international conference on language resources and evaluation (LREC 2012), Istanbul (pp. 2089–2096).
Rabiner, L. R. (1989). A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257–286.CrossRef
Ratnaparkhi, A. (1996). A maximum entropy model for part-of-speech tagging. In E. Brill & K. Church (Eds.), Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing, Philadelphia (pp. 133–142).
Schmid, H. (1994). Probabilistic part-of-speech tagging using decision trees. In Proceedings of international conference on new methods in language processing, Manchester.
Schmid, H. (1995). Improvements in part-of-speech tagging with an application to German. In Proceedings of the ACL SIGDAT workshop, Dublin.
Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27, 398–403; 623–656.CrossRefMathSciNet
Viterbi, A. J. (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. IEEE Transactions on Information Theory, 13(2), 260–267.CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Part-of-Speech Tagging Using Statistical Techniques
verfasst von
Pierre M. Nugues
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Language Processing with Perl and Prolog

Print ISBN: 978-3-642-41463-3

Electronic ISBN: 978-3-642-41464-0

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-41464-0_8

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