Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: http://elib.bsu.by/handle/123456789/53902
Заглавие документа: Hidden Markov model approach for non-sequential data in word sense disambiguation task
Авторы: Olonichev, S.
Тема: mathematics and statistics
Дата публикации: 2003
Издатель: Минск, БГУ
Аннотация: Hidden Markov Models (HMMs) have been successfully used in many fields of science and have a variety of applications. Traditionally, HMMs have been applied to sequential data. But there are tasks (a word sense disambiguation in Natural Language Processing is one of them) when observation data are not sequential. In this article we present an adaptation algorithm for an HMM usage with data represented in the form of a directed acyclic graph.
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/53902
Располагается в коллекциях:Chapter 8. NATURAL LANGUAGE PROCESSING

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
43.pdf144,68 kBAdobe PDFОткрыть


Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.