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Cross-Lingual Tense Tagging Based on Markov Tree Tagging Model

机译:基于马尔可夫树标记模型的跨语言时态标记

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摘要

In this paper, we transform the issue of Chinese-English tense conversion into the issue of tagging a Chinese tense tree. And then we propose Markov Tree Tagging Model to tag nodes of the untagged tense tree with English tenses. Experimental results show that the method is much better than linear-based CRF tagging for the issue.
机译:在本文中,我们将汉英时态转换问题转换为标记中文时态树的问题。然后我们提出了马尔可夫树标记模型,以英语时态标记未标记时态树的节点。实验结果表明,该方法比基于线性CRF的标记要好得多。

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