Báo cáo khoa học: "Toward General-Purpose Learning for Information Extraction"

Two trends are evident in the recent evolution of the field of information extraction: a preference for simple, often corpus-driven techniques over linguistically sophisticated ones; and a broadening of the central problem definition to include many non-traditional text domains. This development calls for information extraction systems which are as retctrgetable and general as possible. Here, we describe SRV, a learning architecture for information extraction which is designed for maximum generality and flexibility. .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
35    87    1    13-07-2024
7    91    1    13-07-2024
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.