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: "Parse Forest Computation of Expected Governors"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Parse Forest Computation of Expected Governors"
Hồng Nhung
68
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In a headed tree, each terminal word can be uniquely labeled with a governing word and grammatical relation. This labeling is a summary of a syntactic analysis which eliminates detail, reflects aspects of semantics, and for some grammatical relations (such as subject of finite verb) is nearly uncontroversial. We define a notion of expected governor markup, which sums vectors indexed by governors and scaled by probabilistic tree weights. The quantity is computed in a parse forest representation of the set of tree analyses for a given sentence, using vector sums and scaling by inside probability and flow. . | Parse Forest Computation of Expected Governors Helmut Schmid Institute for Computational Linguistics University of Stuttgart Azenbergstr. 12 70174 Stuttgart Germany schmid@ims.uni-stuttgart.de Mats Rooth Department of Linguistics Cornell University Morrill Hall Ithaca NY 14853 USA mats@cs.cornell.edu Abstract In a headed tree each terminal word can be uniquely labeled with a governing word and grammatical relation. This labeling is a summary of a syntactic analysis which eliminates detail reflects aspects of semantics and for some grammatical relations such as subject of finite verb is nearly un-controversial. We define a notion of expected governor markup which sums vectors indexed by governors and scaled by probabilistic tree weights. The quantity is computed in a parse forest representation of the set of tree analyses for a given sentence using vector sums and scaling by inside probability and flow. 1 Introduction A labeled headed tree is one in which each nonterminal vertex has a distinguished head child and in the usual way non-terminal nodes are labeled with non-terminal symbols syntactic categories such as NP and terminal vertices are labeled with terminal symbols words such as The governor algorithm was designed and implemented in the Reading Comprehension research group in the 2000 Workshop on Language Engineering at Johns Hopkins University. Thanks to Marc Light Ellen Riloff Pranav Anand Brianne Brown Eric Breck Gideon Mann and Mike Thelen for discussion and assistance. Oral presentations were made at that workshop in August 2000 and at the University of Sussex in January 2001. Thanks to Fred Jelinek John Carroll and other members of the audiences for their comments. NPpeter I Peter read reads Sead VPr NP . . 1511paper PP onmarkup P onố NP- . L. 1511paper Vevery Npaper r ÍL every paper NProartep I Nmarfcizp I markup on Figure 1 A tree with percolated lexical heads. reads 1 We work with syntactic trees in which terminals are in addition labeled with .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Cross-lingual Parse Disambiguation based on Semantic Correspondence"
Báo cáo khoa học: "Convolution Kernel over Packed Parse Forest"
Báo cáo khoa học: "Using Parse Features for Preposition Selection and Error Detection"
Báo cáo khoa học: "Computing Confidence Scores for All Sub Parse Trees"
Báo cáo khoa học: "Creating a Corpus of Parse-Annotated Questions"
Báo cáo khoa học: "The utility of parse-derived features for automatic discourse segmentation"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"
Báo cáo khoa học: "Trimming CFG Parse Trees for Sentence Compression Using Machine Learning Approaches"
Báo cáo khoa học: "Data-Defined Kernels for Parse Reranking Derived from Probabilistic Models"
Báo cáo khoa học: "Boosting-based parse reranking with subtree features"
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.