本文提出了一种生成模型，通过结构化的正则先验利用标记源数据和未标记目标数据联合学习源模型和目标模型的参数来解决跨语言迁移的问题。该方法在10种语言中获得了平均5.2％和8.3％的绝对改善。

本文提出了一种生成模型，通过结构化的正则先验利用标记源数据和未标记目标数据联合学习源模型和目标模型的参数来解决跨语言迁移的问题。该方法在10种语言中相较于使用最先进的判别模型的直接转移方法，在词性标注和依赖分析方面分别获得了平均5.2％和8.3％的绝对改善。