Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: " Supervised Ranking in Open-Domain Text Summarization"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

The paper proposes and empirically motivates an integration of supervised learning with unsupervised learning to deal with human biases in summarization. In particular, we explore the use of probabilistic decision tree within the clustering framework to account for the variation as well as regularity in human created summaries. The corpus of human created extracts is created from a newspaper corpus and used as a test set.

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.