Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Dependency Structure for Language Modeling"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

This paper presents a dependency language model (DLM) that captures linguistic constraints via a dependency structure, i.e., a set of probabilistic dependencies that express the relations between headwords of each phrase in a sentence by an acyclic, planar, undirected graph. Our contributions are three-fold. First, we incorporate the dependency structure into an n-gram language model to capture long distance word dependency. Second, we present an unsupervised learning method that discovers the dependency structure of a sentence using a bootstrapping procedure. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Learning Condensed Feature Representations from Large Unsupervised Data Sets for Supervised Learning"

Báo cáo khoa học: "Don’t ‘have a clue’? Unsupervised co-learning of downward-entailing operators"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Semantic Relation Composition"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Narrative Schemas and their Participants"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Multilingual Learning for Morphological Segmentation"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Narrative Event Chains"

Báo cáo khoa học: "Analyzing the Errors of Unsupervised Learning"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Acoustic Sub-word Units"

Báo cáo khoa học: "Supervised and Unsupervised Learning for Sentence Compression"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Learning of Field Segmentation Models for Information Extraction"
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.