Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Bayesian Symbol-Refined Tree Substitution Grammars for Syntactic Parsing"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose Symbol-Refined Tree Substitution Grammars (SR-TSGs) for syntactic parsing. An SR-TSG is an extension of the conventional TSG model where each nonterminal symbol can be refined (subcategorized) to fit the training data. We aim to provide a unified model where TSG rules and symbol refinement are learned from training data in a fully automatic and consistent fashion.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

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

Báo cáo khoa học: "Learning to “Read Between the Lines” using Bayesian Logic Programs"

Báo cáo khoa học: "Bayesian Symbol-Refined Tree Substitution Grammars for Syntactic Parsing"

Báo cáo khoa học: "Semantic Parsing with Bayesian Tree Transducers"

Báo cáo khoa học: "Using Rejuvenation to Improve Particle Filtering for Bayesian Word Segmentation"

Báo cáo khoa học: "A Bayesian Method for Robust Estimation of Distributional Similarities"

Báo cáo khoa học: "Bayesian Synchronous Tree-Substitution Grammar Induction and its Application to Sentence Compression"

Báo cáo khoa học: "Blocked Inference in Bayesian Tree Substitution Grammars"

Báo cáo khoa học: "Bayesian Inference for Zodiac and Other Homophonic Ciphers"

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