Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Bayesian Model for Unsupervised Semantic Parsing"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose a non-parametric Bayesian model for unsupervised semantic parsing. Following Poon and Domingos (2009), we consider a semantic parsing setting where the goal is to (1) decompose the syntactic dependency tree of a sentence into fragments, (2) assign each of these fragments to a cluster of semantically equivalent syntactic structures, and (3) predict predicate-argument relations between the fragments.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "A Nonparametric Bayesian Approach to Acoustic Model Discovery"

Báo cáo khoa học: "A Bayesian Model for Unsupervised Semantic Parsing"

Báo cáo khoa học: "A Hierarchical Bayesian Language Model based on Pitman-Yor Processes"

Báo cáo khoa học: "A Bayesian Model for Discovering Typological Implications"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Coreference Resolution in a Nonparametric Bayesian Model"

Báo cáo khoa học: "A Dynamic Bayesian Framework to Model Context and Memory in Edit Distance Learning: An Application to Pronunciation Classification"

Báo cáo khoa học: "Identifying Agreement and Disagreement in Conversational Speech: Use of Bayesian Networks to Model Pragmatic Dependencies"

Báo cáo khoa hoc:" Bayesian inference in the semiparametric log normal frailty model using Gibbs sampling"

Báo cáo y học: "A multivariate Bayesian model for assessing morbidity after coronary artery surgery"

Báo cáo sinh học: " An advanced Bayesian model for the visual tracking of multiple interacting objects"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.