GÁN NHÃN TỪ LOẠI

Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật chuyển đổi cho bài toán gán nhãn từ loại Kết hợp mô hình cực đại entropy và học luật c[r]

Tìm hiểu công cụ gán nhãn từ loại (Stanford POS Tagger)

Công cụ gán nhãn từ loại (POS Tagger) là một phần của phần mềm đọc văn bản trong một số ngôn ngữ và gán các phần của ngôn ngữ cho mỗi từ (và danh tính khác), chẳng hạn như danh từ, động từ, tính từ, vv, mặc dù các ứng dụng tính toán thông thườ[r]

5. Kích thước corpusKích thước của corpus cũng là một vấn đề. Về lý thuyết, càng nhiều dữ liệu càng tốt, đặcbiệt đối với các tool mà được huấn luyện dựa vào treebank. Tuy nhiên do các giới hạn vềthời gian và kinh phí, trong thực tế các corpus khá hạn chế về kích thước. Các nghiên cứuvề phân tích cú[r]

I.KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN 1. Phát triển thuật toán thu thập văn bản tiếng Việt từ web để xây dựng kho ngữ liệu. Xây dựng công cụ thu thập tự động kho ngữ liệu từ Internet có tên là Vncopus, triển khai thu thập kho ngữ liệu thô tiếng Việt từ Internet (100 triệu từ). 2. Xây dựng, triển khai các mô h[r]

Vấn đề từ loại là vấn đề hiện nay rất nhiều học sinh vẫn không biết cách phân biệt và thường xuyên gặp khó khăn trong việc xác định từ loại. Bài tập này sẽ giúp các em cách phân biệt và nhận diện từ loại trong tiếng Việt. Các em cần cố gắng luyện giải thêm nhiều hơn nữa phần từ loại trong tiếng Việt[r]

2.4.3. Nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron ............. Error! Bookmark notdefined.CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM............. Error! Bookmark notdefined.3.1. Giới thiệu ........................................................Error! Bookmark not defined.3.2. Các bước giải quyết bài toán.......[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]

MỤC LỤCDANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT1DANH MỤC HÌNH VẼ2LỜI MỞ ĐẦU3CHƯƠNG 1: Giới thiệu Oracle Label Security41.1.Mô hình DAC và MAC41.2.DAC và MAC trong Oracle41.3.Oracle Label Security51.4. Ứng dụng của Oracle Label Security62.1. Nhãn dữ liệu (data label)72.1.1. Cú pháp của nhãn dữ liệu72.1.2. Các[r]

Mặc dù bộ cơ sở dữ liệu này được xem là một cơ sở dữ liệu tiếng nói lớn với chất lượng thu âm cao, nhãn mô tả trong cơ sở dữ liệu được tạo ra bằng phương pháp gán nhãn tự động có sai số [r]

Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find ................................................................ 74Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union ............................................................ 74Bảng 2.9. Giả mã thuật toán và gán nhãn cho các thành phần liên thông .... 76Bảng 2.10[r]

MỤC LỤC
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT 1
DANH MỤC HÌNH VẼ 2
LỜI MỞ ĐẦU 3
CHƯƠNG 1: Giới thiệu Oracle Label Security 4
1.1. Mô hình DAC và MAC 4
1.2. DAC và MAC trong Oracle 4
1.3. Oracle Label Security 5
1.4. Ứng dụng của Oracle Label Security 6
2.1. Nhãn dữ liệu (data label) 7
2.1.1. Cú pháp của[r]

Số lượng của các dịch vụ web trên mạng tăng trưởng mạnh mẽ , việc tìm kiếm trên khối lượng dữ liệu khổng lồ này ngày càng trở nên phức tạp
Trước đây, việc phân loại thường được thực hiện thủ công theo cách chỉ định cho một dịch vụ vào một thể loại nào đó đã được phân loại (hay còn gọi là được gán nh[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]

MỞ ĐẦU

Cơ sở dữ liệu là tài nguyên thông tin dùng chung cho nhiều người cùng sử
dụng. Bất kỳ người sử dụng nào trên mạng máy tính, tại các thiết bị đầu cuối về
nguyên tắc có quyền truy nhập, khai thác toàn bộ hay một phần dữ liệu theo chế
độ trực tuyến hay tương tác mà không phụ thuộc vào[r]

Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng

với những s(x,y) - s(x,y’) ≥ L(y,y’)với những s(xt,yt) - s(xt,y’) ≥ L(yt,y’) ứng với w*cho ∀ (x,y) ∈ T, y’ ∈ chunker(x)cho ∀ y’ ∈ chunker(xt)Hình 1 So sánh MIRA và SVMsTrong đó L(y,y’) là hàm xác định độ sai sót của y’ so với y, tính bằng số mục từ trên y’có cung đi vào khác y; parses(x) là không gi[r]

TRÌNH BÀY CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN LIÊN quan như các khái niệm về mô hình chuyển trạng thái được gán nhãn Hệ chuyển trạng thái gán nhãn LTS, các phương pháp biểu diễn LTS, khái niệm về trừu [r]

Trong các chủ đề thuộc lĩnh vực xử lý nhận dạng hình ảnh, tìm kiếm ảnh theo nội dung là một bài toán được đặt ra để thay thế cho phương pháp tìm kiếm ảnh thông thường dựa trên các từ khóa hoặc các mô tả của ảnh.
Tìm kiếm theo nội dung tức là bản thân bức ảnh sẽ được phân tích để phục vụ cho việc tìm[r]

TRÌNH BÀY CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN LIÊN quan như các khái niệm về mô hình chuyển trạng thái được gán nhãn Hệ chuyển trạng thái gán nhãn LTS, các phương pháp biểu diễn LTS, khái niệm về trừu [r]