Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Supervised Grammar Induction using Training Data with Limited Constituent Information *"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Corpus-based grammar induction generally relies on hand-parsed training data to learn the structure of the language. Unfortunately, the cost of building large annotated corpora is prohibitively expensive. This work aims to improve the induction strategy when there are few labels in the training data. We show that the most informative linguistic constituents are the higher nodes in the parse trees, typically denoting complex noun phrases and sentential clauses. They account for only 20% of all constituents. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Employing Personal/Impersonal Views in Supervised and Semi-supervised Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Is the End of Supervised Parsing in Sight?"

Báo cáo khoa học: "Aspect Extraction through Semi-Supervised Modeling"

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

Báo cáo khoa học: "Semi-supervised Dependency Parsing using Lexical Affinities"

Báo cáo khoa học: "A Graph-based Cross-lingual Projection Approach for Weakly Supervised Relation Extraction"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Morphology Rivals Supervised Morphology for Arabic MT"

Báo cáo khoa học: "Graph-based Semi-Supervised Learning Algorithms for NLP"

Báo cáo khoa học: "Word representations: A simple and general method for semi-supervised learning"

Báo cáo khoa học: "Creating Robust Supervised Classifiers via Web-Scale N-gram Data"
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.