Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Joint Model for Discovery of Aspects in Utterances"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We describe a joint model for understanding user actions in natural language utterances. Our multi-layer generative approach uses both labeled and unlabeled utterances to jointly learn aspects regarding utterance’s target domain (e.g. movies), intention (e.g., finding a movie) along with other semantic units (e.g., movie name). We inject information extracted from unstructured web search query logs as prior information to enhance the generative process of the natural language utterance understanding model

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "A Joint Model for Discovery of Aspects in Utterances"

Báo cáo khoa học: "A Joint Rule Selection Model for Hierarchical Phrase-based Translation"

Báo cáo khoa học: "A Structured Model for Joint Learning of Argument Roles and Predicate Senses"

Báo cáo khoa học: "An Unsupervised Model for Joint Phrase Alignment and Extraction"

Báo cáo khoa học: "A Discriminative Model for Joint Morphological Disambiguation and Dependency Parsing"

Báo cáo khoa học: "A Joint Sequence Translation Model with Integrated Reordering"

Báo cáo khoa học: "A Stacked Sub-Word Model for Joint Chinese Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging"

Báo cáo khoa học: "A global model for joint lemmatization and part-of-speech prediction"

Báo cáo khoa học: "An Error-Driven Word-Character Hybrid Model for Joint Chinese Word Segmentation and POS Tagging"

Báo cáo khoa học: "A Joint Model of Text and Aspect Ratings for Sentiment Summarization"
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.