Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing: An Empirical Approach: 1171 - Brossura
Sinossi
This is an exciting time for Artificial Intelligence, and for Natural Language Processing in particular. Over the last five years or so, a newly revived spirit has gained prominence that promises to revitalize the whole field: the spirit of empiricism.
This book introduces a new approach to the important NLP issue of automatic ambiguity resolution, based on statistical models of text. This approach is compared with previous work and proved to yield higher accuracy for natural language analysis. An effective implementation strategy is also described, which is directly useful for natural language analysis. The book is noteworthy for demonstrating a new empirical approach to NLP; it is essential reading for researchers in natural language processing or computational linguistics.
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Contenuti
Previous work on syntactic ambiguity resolution.- Loglinear models for ambiguity resolution.- Modeling new words.- Part-of-speech ambiguity.- Prepositional phrase attachment disambiguation.- Conclusions.
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing: An Empirical Approach (Lecture Notes in Computer Science, 1171)
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing : An Empirical Approach
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Springer Berlin / Heidelberg, 1996
ISBN 10: 3540620044
ISBN 13: 9783540620044
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing: An Empirical Approach (Lecture Notes in Computer Science, 1171)
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing : An Empirical Approach
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing: An Empirical Approach (Paperback or Softback)
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Springer 11/13/1996, 1996
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing: An Empirical Approach (Lecture Notes in Computer Science, 1171)
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing : An Empirical Approach
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Automatic Ambiguity Resolution in Natural Language Processing
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Springer Berlin Heidelberg, Springer Nov 1996, 1996
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