(1) temporal adaptation within each

(1) temporal adaptation within each individual corpus, where we train POS taggers on the most modern data in the corpus and test on increasingly distant datasets; (2) adaptation of English POS tagging from modern news text to historical texts. The first setting focuses on temporal differences, and eliminates other factors that may impair tagging performance, such as different annotation schemes and text genres.

Kết quả (Việt) 1:

(1) thời gian thích ứng trong mỗi cá nhân corpus, nơi chúng tôi đào tạo POS taggers trên các dữ liệu hiện đại nhất trong corpus và thử nghiệm ngày càng xa datasets; (2) sự thích nghi của Anh POS gắn thẻ từ hiện đại tin tức văn bản văn bản lịch sử. Các thiết lập đầu tiên tập trung vào thời gian khác biệt, và loại bỏ các yếu tố khác có thể làm giảm hiệu suất gắn thẻ, chẳng hạn như chương trình chú thích khác nhau và các thể loại văn bản.

Kết quả (Việt) 2:

(1) thích ứng thời gian trong mỗi corpus cá nhân, nơi mà chúng tôi đào tạo những người gắn thẻ POS trên các dữ liệu hiện đại nhất trong corpus và thử nghiệm trên bộ dữ liệu ngày càng xa lánh; (2) sự thích nghi của Anh POS tagging từ văn bản tin hiện đại để văn bản lịch sử. Thiết lập đầu tiên tập trung vào sự khác biệt về thời gian, và loại bỏ các yếu tố khác có thể làm giảm hiệu suất gắn thẻ, chẳng hạn như các chương trình chú thích khác nhau và các loại văn bản.