Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Towards History-based Grammars: Using Richer Models for Probabilistic Parsing*"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We describe a generative probabilistic model of natural language, which we call HBG, that takes advantage of detailed linguistic information to resolve ambiguity. HBG incorporates lexical, syntactic, semantic, and structural information from the parse tree into the disambiguation process in a novel way. We use a corpus of bracketed sentences, called a Treebank, in combination with decision tree building to tease out the relevant aspects of a parse tree that will determine the correct parse of a sentence. This stands in contrast to the usual approach of further grammar tailoring via the usual linguistic introspection in the hope of.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Automated Essay Scoring Based on Finite State Transducer: towards ASR Transcription of Oral English Speech"

Báo cáo khoa học: "Capturing Paradigmatic and Syntagmatic Lexical Relations: Towards Accurate Chinese Part-of-Speech Tagging"

Báo cáo khoa học: "Towards the Unsupervised Acquisition of Discourse Relations"

Báo cáo khoa học: "Towards Open-Domain Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Towards robust multi-tool tagging. An OWL/DL-based approach"

Báo cáo khoa học: "Towards Relational POMDPs for Adaptive Dialogue Management"

Báo cáo khoa học: "Metagrammar Engineering: Towards systematic exploration of implemented grammars"

Báo cáo khoa học: "Towards Style Transformation from Written-Style to Audio-Style"

Báo cáo khoa học: "Towards Tracking Semantic Change by Visual Analyti cs"

Báo cáo khoa học: "Towards a Framework for Abstractive Summarization of Multimodal Documents"
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.