Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Cross Lingual Adaptation: An Experiment on Sentiment Classifications"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we study the problem of using an annotated corpus in English for the same natural language processing task in another language. While various machine translation systems are available, automated translation is still far from perfect. To minimize the noise introduced by translations, we propose to use only key ‘reliable” parts from the translations and apply structural correspondence learning (SCL) to find a low dimensional representation shared by the two languages.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Cross-Lingual Mixture Model for Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "A Graph-based Cross-lingual Projection Approach for Weakly Supervised Relation Extraction"

Báo cáo khoa học: "Detecting Semantic Equivalence and Information Disparity in Cross-lingual Documents"

Báo cáo khoa học: "Cross-lingual Parse Disambiguation based on Semantic Correspondence"

Báo cáo khoa học: "Untangling the Cross-Lingual Link Structure of Wikipedia"

Báo cáo khoa học: "Cross-Lingual Latent Topic Extraction"

Báo cáo khoa học: "Cross Lingual Adaptation: An Experiment on Sentiment Classifications"

Báo cáo khoa học: "A Cross-Lingual ILP Solution to Zero Anaphora Resolution"

Báo cáo khoa học: "Using Bilingual Parallel Corpora for Cross-Lingual Textual Entailment"

Báo cáo khoa học: "Scaling up Automatic Cross-Lingual Semantic Role Annotation"
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.