Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Counter-Training in Discovery of Semantic Patterns"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Counter-Training in Discovery of Semantic Patterns"
Ái Thi (Thy)
66
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper presents a method for unsupervised discovery of semantic patterns. Semantic patterns are useful for a variety of text understanding tasks, in particular for locating events in text for information extraction. The method builds upon previously described approaches to iterative unsupervised pattern acquisition. One common characteristic of prior approaches is that the output of the algorithm is a continuous stream of patterns, with gradually degrading precision. | Counter-Training in Discovery of Semantic Patterns Roman Yangarber Courant Institute of Mathematical Sciences New York University roman@cs.nyu.edu Abstract This paper presents a method for unsupervised discovery of semantic patterns. Semantic patterns are useful for a variety of text understanding tasks in particular for locating events in text for information extraction. The method builds upon previously described approaches to iterative unsupervised pattern acquisition. One common characteristic of prior approaches is that the output of the algorithm is a continuous stream of patterns with gradually degrading precision. Our method differs from the previous pattern acquisition algorithms in that it introduces competition among several scenarios simultaneously. This provides natural stopping criteria for the unsupervised learners while maintaining good precision levels at termination. We discuss the results of experiments with several scenarios and examine different aspects of the new procedure. 1 Introduction The work described in this paper is motivated by research into automatic pattern acquisition. Pattern acquisition is considered important for a variety of text understanding tasks though our particular reference will be to Information Extraction IE . In IE the objective is to search through text for entities and events of a particular kind corresponding to the user s interest. Many current systems achieve this by pattern matching. The problem of recall or coverage in IE can then be restated to a large extent as a problem of acquiring a comprehensive set of good patterns which are relevant to the scenario of interest i.e. which describe events occurring in this scenario. Among the approaches to pattern acquisition recently proposed unsupervised methods1 have gained some popularity due to the substantial reduction in amount of manual labor they require. We build upon these approaches for learning IE patterns. The focus of this paper is on the problem of .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học: Hội nghị khoa học tim mạch toàn quốc lần thứ XI - Hội tim mạch Quốc gia Việt Nam
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Danh lục các loài thú ở khu bảo tồn thiên nhiên Pù Huống tỉnh Nghệ An và ý nghĩa bảo tồn nguồn gen quí hiếm của chúng"
Báo cáo khoa học: Hỗ trợ nâng cao năng lực quản lý chất thải sinh hoạt tại thành phố Hội An
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Tính năng động nghệ thuật của văn học hiện đại Việt Nam và một cách nhìn hành trình thể loại"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " DỊCH CHUYỂN TRUY VẤN OQL VÀO CÁC PHÉP TÍNH BAO HÀM"
Báo cáo khoa học: " Áp dụng thủ tục phân tích trong kiểm toán báo cáo tài chính"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Người lính trở về sau chiến tranh với mặc cảm “ăn mày dĩ vãng’ trong tiểu thuyết Chu Lai"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Khảo sát hiện tượng chuyển đổi chức năng - nghĩa của động từ tiếng Việt"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " BẢN CHẤT KHOA HỌC VÀ CÁCH MẠNG LÀ CỘI NGUỒN SỨC SỐNG CỦA CHỦ NGHĨA MÁC - LÊNIN"
Báo cáo khoa học: " CẢI TIẾN CÁC THUẬT TOÁN MƯỢN VÀ KHOÁ KÊNH TẦN SỐ MẠNG DI ĐỘNG TẾ BÀO"
crossorigin="anonymous">
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.