GÁN NHÃN DỰA TRÊN XÁC SUẤT

TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 9, SỐ 2 -2006 Trang 11 GÁN NHÃN TỪ LOẠI CHO TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN VĂN PHONG VÀ TÍNH TOÁN XÁC SUẤT Nguyễn Quang Châu (1), Phan Thị Tươi (2), Cao Hoàng Trụ(2) (1) Trường Đại học Công Nghiệp Tp.HCM (2) Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG- HCM[r]

Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’03 Proceedings of ICT.rda'03. Hanoi Feb. 22-23, 2003 SỬ DỤNG BỘ GÁN NHÃN TỪ LOẠI XÁC SUẤT QTAG CHO VĂN BẢN TIẾNG VIỆT A case study of the probabilistic tagger QTAG for Tagging Vietnamese Texts Nguyễn Thị Minh Huyền, Vũ Xuân Lương, Lê Hồng Phương Tóm t[r]

của các quan sát được phát ra trên trạng thái qj. 2.4 MẠNG MARKOV VỚI BỀ MẶT PHÂN CÁCH CỰC ĐẠI (M3N) Mạng Markov với bề mặt phân cách cực đại (M3N) kết hợp chặt chẽ các lõi mà có hiệu quả tốt với các đặc trưng có không gian lớn, và khả năng lưu giữ các sự tương quan trong dữ liệu có cấu trúc. Ta cũn[r]

ng. Khi phân lớp, phần tử p rơi vào nút lá, chúng ta tìm 3 láng giềng của p, gán nhãn cho p dựa trên bình chọn số đông từ 3 láng giềng, nhãn của p được gán là tròn. Tương tự, phần tử q được gán nhãn là vuông từ bình chọn số đông từ 3 láng giềng của nó[r]

đương là đích cần đến. Do đó, các gói hành lý có cùng nơi đến sẽ được phân vào cùng nhóm và vận chuyển đến đích theo cùng một cách. Trong ví dụ trên ta có các nhóm chuyển tiếp tương đương FEC Afghanistan, FEC Middle East và FEC USA.1.2.2 Nhãn, gói tin được gán nhãn và ngăn xếp <[r]

: Chuyên ngành đào tạo thí điểmLUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TINNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. Đỗ Năng ToànHà Nội - 2015MỤC LỤCLỜI CAM ĐOANMỤC LỤCCÁC CHỮ VIẾT TẮTDANH MỤC HÌNH VẼMỞ ĐẦU .............................................................................................................[r]

Phân tích kinh tế đã được thực hiện như một nghiên cứu nhạy cảm sử dụng Crystal Ball bằng cách gán một mô hình xác suất để các biến được cho là có rất nhiều sự không chắc chắn vốn có tro[r]

dụng nhiều mô hình phân lớp trên các miền dữ liệu khác nhau. Ban đầu, phân lớp câuhỏi chỉ tập trung vào phân lớp phẳng nhưng sau đó có nhiều vấn đề nảy sinh cần phảiđược giải quyết nên phân lớp phẳng trở lên không còn phù hợp mà thay vào đó là cácmô hình phân lớp khác như phân lớp cục bộ (Local Clas[r]

Ý tưởng của phương pháp này là gán nhãn các đỉnh đồng thời từ đỉnh nguồn và đỉnh đích, xem [16]. Sự khác biệt cơ bản của thuật toán này so với thuật toán hoán chuyển nguồn đích trong [16] như sau: Tại mỗi bước lặp, để xác định hướng gán nhãn, ta xác định lực lượng của tập[r]

Chương 4I. Chọn phương án thích hợp nhất1. Các kiểm toán viên cần chọn mẫu kiểm toán vìa. Đó là quy định bắt buộc đã được quy định bởi GASS đối với cáccuộc kiểm toánb. Đó là cách duy nhất mà kiểm toán viên có thể sử dụng trong ứngdụng kiểm toánc. Họ có thể thực hiện kiểm toán một cách hiệu quả trong[r]

tiếng nói phổ biến là sử dụng mã hóa dự đoán tuyến tính (LPC)…Tách tín hiệu tiếng nói: Nhằm biến đổi phổ tín hiệu thành một tập các đặctính mô tả các tính chất âm học của các đơn vị ngữ âm khác nhau. Các đặc tínhđó có thể là: tính chất các âm mũi, âm xát, vị trí các formant, âm hữu thanh, vôthanh, t[r]

Bảng 9: Kết quả thử nghiệm 5 lần đối với bài toán phân cụm danh từHinh 5: Kết quả thử nghiệm 5 lần đối với bài toán phân cụm danh từTừ kết quả trên có thể thấy, độ chính xác ở mức từ khá cao, trong cả 5 thực nghiệm đều&gt; 93%, tuy nhiên ở mức cụm từ vẫn chưa tốt lắm. Sự chênh lệch kết quả này đ[r]

Distributed Protocol), RSVP (Resource Reservation Protocol),…Một LSP nối từ đầu cuối đến đầu cuối gọi là đường hầm LSP (LSP tunnel) – liên kết các đoạn LSP giữa các node.1.3.5 Cơ sở thông tin nhãn LIB (Label Information Base)Mỗi LSR phải xây dựng một bảng thông tin (information table) sử dụng[r]

a) Hãy xác định nhãn cho ví dụ (Màu: Trắng, Độ dài: Dài, KL: Nặng) bằng phương pháp Bayes đơn giản (chỉ rõ các xác suất điều kiện thành phần) b) Hãy xác định nút gốc cho cây quyết định sử dụng thuật toán ID3 TRƯỞNG BỘ MÔN DUYỆT GIÁO VIÊN RA ĐỀ Hoàng Xuân Dậu Ngô Phương[r]

luyện mới – chính là những ví dụ được chuyển từ các vector biên ở trên. Cuối cùng, tập dữ liệu đã được gán nhãn được mở rộng. Đây cũng chính là mục đích chính trong học bán giám sát.Ba bước chính trong phương pháp SVM-kNN: Đầu tiên, xây dựng một bộ phân lớp SVM yếu dựa trên một[r]

Hình dưới đây là của công cụ soạn thảo cây cú pháp của Tiger Treebank, một treebanktiếng Đức (Sabine Brants và cộng sự, 2003).Tùy điền kiện mà ta lựa chọn công cụ gán nhãn tự động thích hợp. Chẳng hạn với việcgán nhãn từ loại, nếu đã có sẵn chương trình gán nhãn từ[r]

Bản tin binary gồm 2 kí tự A,B P(A)=1-P(B) Nhận xét: - Giá trị Entropy cực đại H=1 khi A và B có xác suất như nhau (0.5). Khi đó độ dài mã trung bình là 1 bit – tối ưu. - Trong các trường hợp còn lại, H&lt;1, cần lựa chọn mã khác để đạt hiệu quả tốt hơn (code efficiency) 30/11/2011 Sli[r]

Đảm bảo chất lượng phần mềm là một trong những giai đoạn quan trọng bậc nhất trong quy trình phát triển phần mềm. Có rất nhiều phương pháp được sử dụng trong việc đảm bảo chất lượng phần mềm, trong đó kiểm chứng mô hình [6] là một trong những cách tiếp cận hiệu quả nhất, và ngày càng được sử dụng rộ[r]

b. P hoá trị (III) và H hoá trị (I)Câu 2 (1,5 điểm):a. Tính hoá trị của lưu huỳnh (S) trong hợp chất SO3.b. Tính hoá trị của nhóm OH trong hợp chất Cu(OH)2.Câu 3 (2 điểm):a. Có 2 lọ mất nhãn, mỗi lọ đựng riêng biệt một trong 2 chất sau: bột sắt, bột than. Hãy dựa vào tính chất đặc trưn[r]

tế đều là từ IP. Trong công tác tiêu chuẩn hoá các loại kỹ thuật, việc bảo đảm tốt hơn cho IP đã trở thành trọng điểm của công tác nghiên cứu.IP là giao thức chuyển tiếp gói tin. Việc chuyển tiếp gói tin thực hiện theo cơ chế phi kết nối. IP định nghĩa cơ cấu đánh số, cơ cấu chuyển tin, cơ cấu định[r]