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probabilistic context-free grammars
搜索结果 - 4
ACL
基于排名空间动态规划:利用低秩 HMM 和 PCFG 扩展结构化推断
使用张量秩分解技术处理计算复杂度问题,使得能够更有效地对 Hidden Markov Models 和 Probabilistic Context-Free Grammars 进行因子图文法表示和推断。在语言建模和无监督语法分析任务上,相较
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2 years ago
MM
递归贝叶斯网络:概括和统一概率无上下文文法和动态贝叶斯网络
本文提出了递归贝叶斯网络 (RBNs),它是概率上下文无关文法和动态贝叶斯网络的扩展和统一,将它们的优点结合在一起作为特殊情况,定义了一个关于离散或连续潜在变量的树形结构贝叶斯网络的联合分布,同时解决了潜在变量为连续的情况下的结构和连续变量
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3 years ago
ACL
PCFGs 能做得更好:用许多符号诱导概率上下文无关文法
本文介绍了一种基于张量分解的新的概率上下文无关文法参数化形式,其符号数量的计算复杂度最多为二次,适用于大量符号,可以进一步使用神经参数化来改善无监督解析性能。
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3 years ago
ACL
基于贝叶斯方法的语言建模文法归纳
本文提出了一种基于语料库的概率上下文无关文法识别算法,它采用贪心启发式搜索和一种基于贝叶斯框架的后处理方法,并在三个语言建模任务中与 n-gram 模型和 Inside-Outside 算法进行了比较,结果表明我们的算法在两个任务中,即使用
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29 years ago
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