Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper proposes a word-by-word model selection approach to domain adaptation for Word Sense Disambiguation. By this approach, the model for a target word is automatically selected from a candidate model set, which is comprised of improved self-training models and a supervised model. The improved self-training uses sense priors to prevent its iteration from converging into undesirable states. Experimental...
Conditional random fields (CRFs) have been used for many sequence labeling tasks and got excellent results. Further, the supervised model strongly depends on the huge training data. Active learning is a different way rather than relying on a large amount random sampling. However, random sampling constructively participates in the optimal choosing training examples. Based on different query strategies,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.