Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Lexical surprisal as a general predictor of reading time"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Probabilistic accounts of language processing can be psychologically tested by comparing word-reading times (RT) to the conditional word probabilities estimated by language models. Using surprisal as a linking function, a significant correlation between unlexicalized surprisal and RT has been reported (e.g., Demberg and Keller, 2008), but success using lexicalized models has been limited. In this study, phrase structure grammars and recurrent neural networks estimated both lexicalized and unlexicalized surprisal for words of independent sentences from narrative sources. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Accumulation of Lexical Sets: Acquisition of Dictionary Resources and Production of New Lexical Sets"

Báo cáo khoa học: "Probabilistic Integration of Partial Lexical Information for Noise Robust Haptic Voice Recognition"

Báo cáo khoa học: "Bootstrapping a Unified Model of Lexical and Phonetic Acquisition"

Báo cáo khoa học: "Reducing Approximation and Estimation Errors for Chinese Lexical Processing with Heterogeneous Annotations"

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

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

Báo cáo khoa học: "Classifying French Verbs Using French and English Lexical Resources"

Báo cáo khoa học: "Coarse Lexical Semantic Annotation with Supersenses: An Arabic Case Study"

Báo cáo khoa học: "Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical, Syntactic, and Semantic Information"

Báo cáo khoa học: "A Large Multilingual Lexical Knowledge Base"
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.