Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Predicting Strong Associations on the Basis of Corpus Data"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Current approaches to the prediction of associations rely on just one type of information, generally taking the form of either word space models or collocation measures. At the moment, it is an open question how these approaches compare to one another. In this paper, we will investigate the performance of these two types of models and that of a new approach based on compounding. The best single predictor is the log-likelihood ratio, followed closely by the document-based word space model. We will show, however, that an ensemble method that combines these two best approaches with the compounding algorithm achieves.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Underspecifying and Predicting Voice for Surface Realisation Ranking"

Báo cáo khoa học: "Predicting Formal vs. Informal Address in English Literature"

Báo cáo khoa học: "Automatically Predicting Peer-Review Helpfulness"

Báo cáo khoa học: "Predicting Relative Prominence in Noun-Noun Compounds"

Báo cáo khoa học: "Predicting Clicks in a Vocabulary Learning System"

Báo cáo khoa học: "You’ve Got Answers: Towards Personalized Models for Predicting Success in Community Question Answering"

Báo cáo khoa học: "Predicting Barge-in Utterance Errors by using Implicitly Supervised ASR Accuracy and Barge-in Rate per User"

Báo cáo khoa học: "Predicting Unknown Time Arguments based on Cross-Event Propagation"

Báo cáo khoa học: "Predicting Success in Dialogue"

Báo cáo khoa học: "Predicting Evidence of Understanding by Monitoring User’s Task Manipulation in Multimodal Conversations"
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.