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: "Automatic Acquisition of Language Model based on Head-Dependent Relation between Words"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Automatic Acquisition of Language Model based on Head-Dependent Relation between Words"
Công Hải
61
5
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Language modeling is to associate a sequence of words with a priori probability, which is a key part of many natural language applications such as speech recognition and statistical machine translation. In this paper, we present a language modeling based on a kind of simple dependency grammar. The grammar consists of head-dependent relations between words and can be learned automatically from a raw corpus using the reestimation algorithm which is also introduced in this paper. Our experiments show that the proposed model performs better than n-gram models at 11% to 11.5~ reductions in test corpus entropy. . | Automatic Acquisition of Language Model based on Head-Dependent Relation between Words Seungmi Lee and Key-Sun Choi Department of Computer Science Center for Artificial Intelligence Research Korea Advanced Institute of Science and Technology e-mail leesm kschoi Qworld.kaist.ac.kr Abstract Language modeling is to associate a sequence of words with a priori probability which is a key part of many natural language applications such as speech recognition and statistical machine translation. In this paper we present a language modeling based on a kind of simple dependency grammar. The grammar consists of head-dependent relations between words and can be learned automatically from a raw corpus using the reestimation algorithm which is also introduced in this paper. Our experiments show that the proposed model performs better than n-gram models at 11 to 11.5 reductions in test corpus entropy. 1 Introduction Language modeling is to associate a priori probability to a sentence. It is a key part of many natural language applications such as speech recognition and statistical machine translation. Previous works for language modeling can be broadly divided into two approaches one is n-gram-based and the other is grammar-based. N-gram model estimates the probability of a sentence as the product of the probability of each word in the sentence. It assumes that probability of the nth word is dependent on the previous n 1 words. The n-gram probabilities are estimated by simply counting the n-gram frequencies in a training corpus. In some cases class or part of speech n-grams are used instead of word n-grams Brown et al. 1992 Chang and Chen 1996 . N-gram model has been widely used so far but it has always been clear that n-gram can not represent long distance dependencies. In contrast with n-gram model grammarbased approach assigns syntactic structures to a sentence and computes the probability of the sentence using the probabilities of the structures. Long distance dependencies can
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: " An Input Device for the Harvard Automatic Dictionary"
Báo cáo khoa học: "A Formula Finder for the Automatic Synthesis of Translation Algorithms"
Báo cáo khoa học: "Automatic Paraphrasing in Essay Format"
Báo cáo khoa học: "Some Comments on Algorithm and Grammar in the Automatic Parsing of Natural Languages"
Báo cáo khoa học: "Some Notes on Russian Predicative Infinitives in Automatic Translation"
Báo cáo khoa học: "Automatic Determination of Parts of Speech of English Words"
Báo cáo khoa học: "Automatic Event Extraction with Structured Preference Modeling"
Báo cáo khoa học: "Automatic Evaluation of Linguistic Quality in Multi-Document Summarization"
Báo cáo khoa học: "Automatic Generation of Story Highlights"
Báo cáo khoa học: "TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking"
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.