Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Fully Bayesian Approach to Unsupervised Part-of-Speech Tagging∗"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Unsupervised learning of linguistic structure is a difficult problem. A common approach is to define a generative model and maximize the probability of the hidden structure given the observed data. Typically, this is done using maximum-likelihood estimation (MLE) of the model parameters. We show using part-of-speech tagging that a fully Bayesian approach can greatly improve performance. Rather than estimating a single set of parameters, the Bayesian approach integrates over all possible parameter values. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Fully Abstractive Approach to Guided Summarization"

Báo cáo khoa học: "Fully Unsupervised Core-Adjunct Argument Classification"

Báo cáo khoa học: "Fully Unsupervised Word Segmentation with BVE and MDL"

Báo cáo khoa học: "Fully Unsupervised Discovery of Concept-Specific Relationships by Web Mining"

Báo cáo khoa học: "A Fully Bayesian Approach to Unsupervised Part-of-Speech Tagging∗"

Báo cáo khoa học: "A FULLY STATISTICAL APPROACH TO NATURAL LANGUAGE INTERFACES "

báo cáo khoa học: "Phagocytic response to fully controlled plural stimulation of antigens on macrophage using on-chip microcultivation system"

báo cáo khoa học: "Over-expressing the C3 photosynthesis cycle enzyme Sedoheptulose-1-7 Bisphosphatase improves photosynthetic carbon gain and yield under fully open air CO2 fumigation (FACE)"

báo cáo khoa học: " The cellulose synthase superfamily in fully sequenced plants and algae"

Báo cáo toán học: "A conjectured formula for Fully Packed Loop configurations in a triangle"
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.