Báo cáo khoa học: "PART-OF-SPEECH TAGGING USING A VARIABLE MEMORY MARKOV MODEL"

We present a new approach to disambiguating syntactically ambiguous words in context, based on Variable Memory Markov (VMM) models. In contrast to fixed-length Markov models, which predict based on fixed-length histories, variable memory Markov models dynamically adapt their history length based on the training data, and hence may use fewer parameters. In a test of a VMM based tagger on the Brown corpus, of tokens are correctly classified.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
48    75    2    15-05-2024
277    255    1    15-05-2024
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.