The lack of improvement implies tha

The lack of improvement implies that either
the feature set is still impoverished, or that the
training data is inconsistent. A simple consistency
test is to graph the POS tag assignments for a
given word as a function of the article in which
it occurs. Consistently tagged words should have
roughly the same tag distribution as the article
numbers vary. Figure 1 represents each POS tag
with a unique integer and graphs the POS annotation of about in the training set as a function of the articles (the points are "scattered" to show density). As seen in figure 1, about is usually annotated with tag#l, which denotes IN (preposition),
or tag#9, which denotes RB (adverb), and the ob-
served probability of either choice depends heavily
on the current article-~. Upon further examination 5, the tagging distribution for about changes
precisely when the annotator changes. Figure 2,
which again uses integers to denote POS tags,
shows the tag distribution of about as a function of
annotator, and implies that the tagging errors for
this word are due mostly to inconsistent data. The
words ago, chief, down, executive, off, out, up
and yen also exhibit similar bias.

Kết quả (Việt) 1:

Việc thiếu cải thiện ngụ ý rằng một trong hai bộ tính năng là vẫn còn nghèo khó, hoặc các đào tạo dữ liệu là không phù hợp. Một sự thống nhất đơn giản thử nghiệm là để đồ thị bài tập thẻ POS cho một từ nhất định như là một chức năng của bài viết trong đó nó xảy ra. Được gắn thẻ một cách nhất quán từ nên có khoảng cùng một từ khóa phân phối các bài viết số điện thoại khác nhau. Hình 1 đại diện cho mỗi thẻ POS với một số nguyên duy nhất và đồ thị POS các chú thích của về trong việc đào tạo thiết lập như là một chức năng của các bài viết (các điểm "rải rác" cho mật độ). Như đã thấy trong hình 1, về thường chú thích với từ khóa #l, mà là bắt trong (giới từ), hoặc từ khóa #9, biểu thị RB (Phồn thể), và ob- các xác suất phục vụ của một trong hai sự lựa chọn phụ thuộc nặng nề Ngày bài viết hiện tại-~. Sau khi tiếp tục kiểm tra 5, phân phối gắn thẻ cho về những thay đổi chính xác khi annotator thay đổi. Hình 2, sử dụng số nguyên để biểu thị thẻ POS, một lần nữa cho thấy việc phân phối thẻ của về như là một chức năng của annotator, và ngụ ý rằng các lỗi gắn thẻ cho từ này là do chủ yếu là dữ liệu không phù hợp. Các từ trước, sếp à, xuống, giám đốc điều hành, ra, ra, lên và yên cũng thể hiện tương tự như thiên vị.

Kết quả (Việt) 2:

Việc thiếu sự cải thiện có nghĩa là một trong hai
bộ tính năng vẫn còn nghèo khổ, hoặc là
dữ liệu huấn luyện là không phù hợp. Một thống nhất đơn giản
là thử nghiệm để vẽ đồ thị các bài tập thẻ POS cho một
từ được coi là một chức năng của các bài báo trong đó
nó xảy ra. Luôn được gắn thẻ từ nên có
khoảng phân phối thẻ giống như bài viết
số khác nhau. Hình 1 đại diện cho mỗi thẻ POS
với một số nguyên duy nhất và đồ thị các chú thích POS khoảng trong việc đào tạo thiết lập như là một chức năng của các bài viết (các điểm được "rải rác" để hiển thị mật độ). Như đã thấy trong hình 1, về thường được chú thích với từ khóa # l, biểu thị IN (giới từ),
hoặc thẻ # 9, biểu thị RB (trạng từ), và quan sát
khả năng phục vụ của một trong hai lựa chọn phụ thuộc rất nhiều
vào article- hiện tại ~. Sau khi kiểm tra kỹ hơn 5, phân phối gắn thẻ cho những thay đổi
chính xác khi nào những thay đổi Annotator. Hình 2,
mà lại sử dụng số nguyên để biểu thị thẻ POS,
cho thấy sự phân tag khoảng như một chức năng của
Annotator, và ngụ ý rằng các lỗi gắn thẻ cho
từ này là chủ yếu là do dữ liệu không phù hợp. Các
từ trước, giám đốc, giảm, điều hành, tắt, ra, tăng
và đồng yên cũng thể hiện xu hướng tương tự.