We choose the SVM regularization pa

We choose the SVM regularization parameter by sweeping the range {0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.0}. Following Blitzer et al. (2006), we consider pivot features that appear more than 50 times in all the domains for SCL. We empirically fix the number of singular vectors of the projection matrix K to 25

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi chọn các tham số regularization SVM bởi quét dãy {0,1, 0.3, 0.5, 0,8, 1.0}. Sau đây Blitzer et al. (2006), chúng tôi xem xét tính năng trục xuất hiện nhiều hơn 50 lần trong tất cả các tên miền cho SCL. Chúng tôi empirically khắc phục số lượng ít vectơ của ma trận chiếu K đến 25

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi lựa chọn các thông số quy tắc SVM bằng cách quét phạm vi {0,1, 0,3, 0,5, 0,8, 1,0}. Sau Blitzer et al. (2006), chúng ta xem xét các tính năng trục xuất hiện nhiều hơn 50 lần trong tất cả các lĩnh vực cho SCL. Chúng tôi theo kinh nghiệm sửa chữa các số vectơ duy nhất của ma trận chiếu K 25