Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Simple, Similarity-based Model for Selectional Preferences"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose a new, simple model for the automatic induction of selectional preferences, using corpus-based semantic similarity metrics. Focusing on the task of semantic role labeling, we compute selectional preferences for semantic roles. In evaluations the similarity-based model shows lower error rates than both Resnik’s WordNet-based model and the EM-based clustering model, but has coverage problems.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Baselines and Bigrams: Simple, Good Sentiment and Topic Classification"

Báo cáo khoa học: "Word representations: A simple and general method for semi-supervised learning"

Báo cáo khoa học: "Simple, Accurate Parsing with an All-Fragments Grammar"

Báo cáo khoa học: "Simple semi-supervised training of part-of-speech taggers"

Báo cáo khoa học: "Simple Supervised Document Geolocation with Geodesic Grids"

Báo cáo khoa học: "Simple Unsupervised Grammar Induction from Raw Text with Cascaded Finite State Models"

Báo cáo khoa học: "A Simple Measure to Assess Non-response"

Báo cáo khoa học: "Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task"

Báo cáo khoa học: "Simple Semi-supervised Dependency Parsing"

Báo cáo khoa học: "A Simple, Similarity-based Model for Selectional Preferences"
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.