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: "Neural Network Recognition of Spelling Errors"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Neural Network Recognition of Spelling Errors"
Bá Cường
61
3
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
One area in which artificial neural networks (ANNs) may strengthen NLP systems is in the identification of words under noisy conditions. In order to achieve this benefit when spelling errors or spelling variants are present, variable-length strings of symbols must be converted to ANN input/output form--fixed-length arrays of numbers. A common view in the neural network community has been that different forms of input/output representations have negligible effect on ANN performance. | Neural Network Recognition of Spelling Errors Mark Lewellen Computational Linguistics Georgetown University Washington DC 20057-1051 m lewel len@apptek.com Abstract One area in which artificial neural networks ANNs may strengthen NLP systems is in the identification of words under noisy conditions. In order to achieve this benefit when spelling errors or spelling variants are present variable-length strings of symbols must be converted to ANN input output form fixed-length arrays of numbers. A common view in the neural network community has been that different forms of input output representations have negligible effect on ANN performance. This paper however shows that input output representations can in fact affect the performance of ANNs in the case of natural language words. Minimum properties for an adequate word representation are proposed as well as new methods of word representation. To test the hypothesis that word representations significantly affect ANN performance traditional and new word representations are evaluated for their ability to recognize words in the presence of four types of typographical noise substitutions insertions deletions and reversals of letters. The results indicate that word representations have a significant effect on ANN performance. Additionally different types of word representation are shown to perform better on different types of error. Introduction ANNs are a promising technology for NLP since a strength of ANNS is their common sense ability to make reasonable decisions even when faced with novel data while a weakness of NLP applications is brittleness in the face of ambiguous situations. One area in which much ambiguity occurs is the identification of words words may be misspelled they may have valid spelling variants and they can be homographic. Robust word recognition capabilities can improve applications which involve text understanding and are the central component of applications such as spell-checking and name .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa hoc:" Computer simulations of neural mechanisms explaining upper and lower limb excitatory neural coupling"
Báo cáo hóa học: " Computer simulations of neural mechanisms explaining upper and lower limb excitatory neural coupling Huang and Ferris"
Báo cáo khoa học: "Quantitative modeling of the neural representation of adjective-noun phrases to account for fMRI activation"
Báo cáo khoa học: "Fast Semantic Extraction Using a Novel Neural Network Architecture"
Báo cáo khoa học: "Discriminative Training of a Neural Network Statistical Parser"
Báo cáo khoa học: "Neural Network Recognition of Spelling Errors"
Báo cáo khoa học: "Association-based Natural Language Processing with Neural Networks"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " NEURAL NETWORK CONTROL OF PNEUMATIC ARTIFICIAL MUSCLE MANIPULATOR FOR KNEE REHABILITATION"
Báo cáo khoa học: "parison between logistic regression and neural networks to predict death in patients with suspected sepsis in the emergency room"
Báo cáo toán học: " Biperiodicity in neutral-type delayed difference neural networks"
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.