Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Active Learning for Statistical Natural Language Parsing"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

It is necessary to have a (large) annotated corpus to build a statistical parser. Acquisition of such a corpus is costly and time-consuming. This paper presents a method to reduce this demand using active learning, which selects what samples to annotate, instead of annotating blindly the whole training corpus. Sample selection for annotation is based upon “representativeness” and “usefulness”. A model-based distance is proposed to measure the difference of two sentences and their most likely parse trees. Based on this distance, the active learning process analyzes the sample distribution by clustering and calculates the density of each sample to.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "A Combination of Active Learning and Semi-supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study on Japanese Web Search Query"

Báo cáo khoa học: "Using Smaller Constituents Rather Than Sentences in Active Learning for Japanese Dependency Parsing"

Báo cáo khoa học: "Bucking the Trend: Large-Scale Cost-Focused Active Learning for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Phrase-based Statistical Language Generation using Graphical Models and Active Learning"

Báo cáo khoa học: "Active Learning-Based Elicitation for Semi-Supervised Word Alignment"

Báo cáo khoa học: "An Active Learning Approach to Finding Related Terms"

Báo cáo khoa học: "Evaluating the Impact of Coder Errors on Active Learning"

Báo cáo khoa học: "Good Seed Makes a Good Crop: Accelerating Active Learning Using Language Modeling"

Báo cáo khoa học: "Active Learning for Multilingual Statistical Machine Translation∗"

Báo cáo khoa học: "Semi-Supervised Active Learning for Sequence Labeling"
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.