A POS tagger is one component in the SDT based statisticM parsing syst dịch - A POS tagger is one component in the SDT based statisticM parsing syst Việt làm thế nào để nói

A POS tagger is one component in th

A POS tagger is one component in the
SDT based statisticM parsing system described
in (Jelinek et al., 1994, Magerman, 1995). The
total word accuracy on Wall St. Journal data, 96.5%(Magerman, 1995), is similar to
that presented in this paper. However, the
aforementioned SDT techniques require word
classes(Brown et al., 1992) to help prevent data
fragmentation, and a sophisticated smoothing algorithm to mitigate the effects of any fragmentation that occurs. Unlike SDT, the MaxEnt training procedure does not recursively split the data,
and hence does not suffer from unreliable counts
due to data fragmentation. As a result, no word
classes are required and a trivial count cutoff sufrices as a smoothing procedure in order to achieve
roughly the same level of accuracy
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
POS tagger là một thành phần trong các SDT dựa statisticM phân tích hệ thống được mô tả ở (Jelinek et al., năm 1994, Magerman, năm 1995). Các từ tất cả các chính xác trên tường St. tạp chí dữ liệu, 96,5% (Magerman, 1995), là tương tự như mà trình bày trong bài báo này. Tuy nhiên, các yêu cầu nói trên SDT kỹ thuật từ Các lớp học (Brown et al., 1992) để giúp ngăn chặn dữ liệu phân mảnh, và một thuật toán phức tạp làm mịn để giảm thiểu những ảnh hưởng của bất kỳ phân mảnh xảy ra. Không giống như SDT, MaxEnt đào tạo thủ tục hiện không đệ quy tách dữ liệu, và do đó không bị từ tính không đáng tin cậy do dữ liệu phân mảnh. Kết quả là, không có chữ Các lớp học được yêu cầu và một số lượng nhỏ cắt sufrices như là một thủ tục làm mịn để đạt được khoảng cùng một mức độ chính xác
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
A POS tagger is one component in the
SDT based statisticM parsing system described
in (Jelinek et al., 1994, Magerman, 1995). The
total word accuracy on Wall St. Journal data, 96.5%(Magerman, 1995), is similar to
that presented in this paper. However, the
aforementioned SDT techniques require word
classes(Brown et al., 1992) to help prevent data
fragmentation, and a sophisticated smoothing algorithm to mitigate the effects of any fragmentation that occurs. Unlike SDT, the MaxEnt training procedure does not recursively split the data,
and hence does not suffer from unreliable counts
due to data fragmentation. As a result, no word
classes are required and a trivial count cutoff sufrices as a smoothing procedure in order to achieve
roughly the same level of accuracy
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: