Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Combining Multiple Knowledge Sources for Discourse Segmentation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We predict discourse segment boundaries from linguistic features of utterances, using a corpus of spoken narratives as data. We present two methods for developing segmentation algorithms from training data: hand tuning and machine learning. When multiple types of features are used, results approach human performance on an independent test set (both methods), and using cross-validation (machine learning).

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Deciphering Foreign Language by Combining Language Models and Context Vectors"

Báo cáo khoa học: "Combining Coherence Models and Machine Translation Evaluation Metrics for Summarization Evaluation"

Báo cáo khoa học: "Combining Textual Entailment and Argumentation Theory for Supporting Online Debates Interactions"

Báo cáo khoa học: "Combining Word-Level and Character-Level Models for Machine Translation Between Closely-Related Languages"

Báo cáo khoa học: "Combining data and mathematical models of language change"

Báo cáo khoa học: "Combining Orthogonal Monolingual and Multilingual Sources of Evidence for All Words WSD"

Báo cáo khoa học: "Combining Morpheme-based Machine Translation with Post-processing Morpheme Prediction"

Báo cáo khoa học: "Combining Indicators of Allophony"

Báo cáo khoa học: "Combining Lexical Semantic Resources with Question & Answer Archives for Translation-Based Answer Finding"

Báo cáo khoa học: "Combining Speech Retrieval Results with Generalized Additive Models"
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.