Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Distribution-Based Pruning of Backoff Language Models"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose a distribution-based pruning of n-gram backoff language models. Instead of the conventional approach of pruning n-grams that are infrequent in training data, we prune n-grams that are likely to be infrequent in a new document. Our method is based on the n-gram distribution i.e. the probability that an n-gram occurs in a new document. Experimental results show that our method performed 7-9% (word perplexity reduction) better than conventional cutoff methods.

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.