Báo cáo khoa học: "Trimming CFG Parse Trees for Sentence Compression Using Machine Learning Approaches"

Sentence compression is a task of creating a short grammatical sentence by removing extraneous words or phrases from an original sentence while preserving its meaning. Existing methods learn statistics on trimming context-free grammar (CFG) rules. However, these methods sometimes eliminate the original meaning by incorrectly removing important parts of sentences, because trimming probabilities only depend on parents’ and daughters’ non-terminals in applied CFG rules. We apply a maximum entropy model to the above method. .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.