Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Statistical Model for Domain-Independent Text Segmentation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose a statistical method that finds the maximum-probability segmentation of a given text. This method does not require training data because it estimates probabilities from the given text. Therefore, it can be applied to any text in any domain. An experiment showed that the method is more accurate than or at least as accurate as a state-of-the-art text segmentation system.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "A Discriminative Latent Variable Model for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Translation Model Adaptation for Statistical Machine Translation with Monolingual Topic Information"

Báo cáo khoa học: "A Statistical Model for Unsupervised and Semi-supervised Transliteration Mining"

Báo cáo khoa học: "Fast and Scalable Decoding with Language Model Look-Ahead for Phrase-based Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Translation Model Size Reduction for Hierarchical Phrase-based Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A Statistical Model for Lost Language Decipherment"

Báo cáo khoa học: "On-line Language Model Biasing for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A non-contiguous Tree Sequence Alignment-based Model for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A Linguistically Annotated Reordering Model for BTG-based Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A Statistical Machine Translation Model Based on a Synthetic Synchronous Grammar"
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.