Báo cáo khoa học: "Noun-phrase co-occurrence statistics for semi-automatic semantic lexicon construction"

For a given category, choose a small set of exemplars (or 'seed words') 2. Count co-occurrence of words and seed words within a corpus 3. Use a figure of merit based upon these counts to select new seed words 4. Return to step 2 and iterate n times 5. Use a figure of merit to rank words for category membership and o u t p u t a ranked list Our algorithm uses roughly this same generic structure, but achieves notably superior results, by changing the specifics of: what counts as co-occurrence; which figures of merit to use for.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
5    67    2    15-06-2024
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.