وضع تطوير الشبكات العصبية وتقنيات الاحتياطية العديد من أنظمة وضع العلامات على مستوى الجملة التي حققت أداء فائقا على المعايير النموذجية. ومع ذلك، فإن موضوع أقل مناقشة نسبيا هو ما إذا كانت معلومات السياق مزيد من المعلومات في أنظمة علامات التسجيل الحالي
ة الحالية. على الرغم من أن العديد من الأعمال الموجودة قد حاولت تحويل أنظمة وضع العلامات من مستوى الجملة إلى مستوى المستند، لا يوجد أي استنتاج بتوافق الآراء بشأن متى ولماذا يعمل، الذي يحد من تطبيق نهج السياق الأكبر في مهام وضع العلامات. في هذه الورقة، بدلا من متابعة نظام علامات حديثة من خلال الاستكشاف المعماري، نركز على التحقيق عندما ولماذا التدريب في السياق الأكبر، كاستراتيجية عامة، يمكن أن تعمل. تحقيقا لهذه الغاية، نقوم بإجراء دراسة مقارنة شاملة عن أربعة مجمعين مقترحين لجمع معلومات السياق وتقديم طريقة تقييم بمساعدة السمة لتفسير التحسن الذي يحدده التدريب السياق الأكبر. تجريفيا، أنشأنا اختبارا بناء على أربع مهام وضع العلامات ومجموعات البيانات الثلاثين. نأمل أن تكون ملاحظاتنا الأولية يمكن أن تعميق فهم التدريب السياق الأكبر والتنوير يعمل المزيد من المتابعة على استخدام المعلومات السياقية.
