Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of Chinese Chunking"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we describe an empirical study of Chinese chunking on a corpus, which is extracted from UPENN Chinese Treebank-4 (CTB4). First, we compare the performance of the state-of-the-art machine learning models. Then we propose two approaches in order to improve the performance of Chinese chunking. 1) We propose an approach to resolve the special problems of Chinese chunking. This approach extends the chunk tags for every problem by a tag-extension function. 2) We propose two novel voting methods based on the characteristics of chunking task. Compared with traditional voting methods, the proposed voting methods consider long distance.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Integrating surprisal and uncertain-input models in online sentence comprehension: formal techniques and empirical results"

Báo cáo khoa học: "An Empirical Investigation of Discounting in Cross-Domain Language Models"

Báo cáo khoa học: "An Empirical Evaluation of Data-Driven Paraphrase Generation Techniques"

Báo cáo khoa học: "A Combination of Active Learning and Semi-supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study on Japanese Web Search Query"

Báo cáo khoa học: "Empirical Lower Bounds on the Complexity of Translational Equivalence ∗"

Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of Chinese Chunking"

Báo cáo khoa học: "Empirical Measurements of Lexical Similarity in Noun Phrase Conjuncts"

Báo cáo khoa học: "An Extensive Empirical Study of Collocation Extraction Methods"

Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of Information Synthesis Tasks"

Báo cáo khoa học: "Exploiting Parallel Texts for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study"
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.