Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Guided Learning for Bidirectional Sequence Classification"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we propose guided learning, a new learning framework for bidirectional sequence classification. The tasks of learning the order of inference and training the local classifier are dynamically incorporated into a single Perceptron like learning algorithm. We apply this novel learning algorithm to POS tagging. It obtains an error rate of 2.67% on the standard PTB test set, which represents 3.3% relative error reduction over the previous best result on the same data set, while using fewer features. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

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

Báo cáo khoa học: "A Best Practices Guided Development Environment for Information Extraction"

Báo cáo khoa học: "Profiting from Mark-Up: Hyper-Text Annotations for Guided Parsing'

Báo cáo khoa học: "Relation Guided Bootstrapping of Semantic Lexicons"

Báo cáo khoa học: "Phrase Chunking using Entropy Guided Transformation Learning"

Báo cáo khoa học: "Guided Learning for Bidirectional Sequence Classification"

Báo cáo khoa học: "Multi-Engine Machine Translation Guided by Explicit Word Matching"

Báo cáo khoa học: "Guided Parsing of Range Concatenation Languages"

Báo cáo khoa học: "Dealing with distinguishing descriptions in a guided composition system"

Báo cáo khoa học: " eal-time ultrasound-guided catheterisation of the internal jugular vein: a prospective comparison with the landmark technique in critical care patients"
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.