In this chapter, we consider the co

In this chapter, we consider the corpus-based approach to language understanding. A

corpus (plural corpora) is a large collection of text, such as the billions of pages that make

up the World Wide Web. The text is written by and for humans, and the task of the software

is to make it easier for the human to find the right information. This approach implies the use

of statistics and learning to take advantage of the corpus, and it usually entails probabilistic

language models that can be learned from data and that are simpler than the augmented DCGs

of Chapter 22. For most tasks, the volume of data more than makes up for the simpler

language model. We will look at three specific tasks: information retrieval (Section 23.2),

information extraction (Section 23.3), and machine translation (Section 23.4). But first we

present an overview of probabilistic language models.

Kết quả (Việt) 1:

Trong chương này, chúng tôi xem xét cách tiếp cận corpus dựa trên sự hiểu biết ngôn ngữ. ACorpus (số nhiều corpora) là một bộ sưu tập lớn của văn bản, chẳng hạn như hàng tỷ trang web mà làm cholập World Wide Web. Các văn bản được viết bởi và cho con người, và nhiệm vụ của phần mềmlà làm cho nó dễ dàng hơn cho con người để tìm các thông tin đúng. Cách tiếp cận này ngụ ý việc sử dụngsố liệu thống kê và học tập để có lợi thế của corpus, và nó thường đòi hỏi phải xác suấtMô hình ngôn ngữ mà có thể được học từ dữ liệu và đơn giản hơn tăng cường DCGsChương 22. Đối với hầu hết các công việc, khối lượng dữ liệu nhiều hơn làm cho đơn giảnMô hình ngôn ngữ. Chúng tôi sẽ xem xét ba nhiệm vụ cụ thể: tra cứu thông tin (phần 23.2),khai thác thông tin (phần 23,3), và máy dịch thuật (phần 23.4). Nhưng trước tiên chúng tagiới thiệu tổng quan về các mô hình ngôn ngữ xác suất.

Kết quả (Việt) 2:

Trong chương này, chúng ta xem xét cách tiếp cận corpus dựa trên sự hiểu biết ngôn ngữ. Một corpus (số nhiều corpora) là một bộ sưu tập lớn các văn bản, chẳng hạn như hàng tỷ trang web mà làm lên World Wide Web. Văn bản được viết bởi và cho con người, và nhiệm vụ của phần mềm là để làm cho nó dễ dàng hơn cho con người để tìm ra thông tin đúng. Cách tiếp cận này bao hàm việc sử dụng số liệu thống kê và học tập để tận dụng lợi thế của corpus, và nó thường đòi hỏi xác suất mô hình ngôn ngữ có thể học được từ dữ liệu và đó là đơn giản hơn so với DCG augmented của Chương 22. Đối với hầu hết các nhiệm vụ, khối lượng dữ liệu nhiều hơn hơn làm cho các đơn giản mô hình ngôn ngữ. Chúng tôi sẽ xem xét ba nhiệm vụ cụ thể: tìm kiếm thông tin (Mục 23.2), khai thác thông tin (Mục 23.3), và bản dịch máy (mục 23.4). Nhưng trước tiên, chúng tôi trình bày tổng quan về mô hình ngôn ngữ xác suất.