Языковой перенос нейросетевого обучения для частеречной разметки Санкт-Петербургского корпуса агиографических текстов (СКАТ)

Обучение морфологического анализатора на основе искусственных нейронных сетей для разметки Санкт-Петербургского корпуса агиографических текстов. Опыт использования нейросетевой модели с языковым переносом для частеречной разметки древнерусских текстов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Компьютерная лингвистика
Вид статья
Язык русский
Прислал(а) Гудков В.В.
Дата добавления 03.03.2024
Размер файла 35,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Корпус текстов школьников в контексте корпусной лингвистики, его содержание и пополнение. Пунктуационная разметка текстов, классификация ошибок. Использование языка разметки TEI для кодировки пунктуации. Обработка корпуса с помощью программы Интерробанг.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 08.11.2015

  • Изучение алгоритма рекурсивного спуска и системы построения грамматики с помощью лексического анализатора Lex. Написание программы интерпретатора языка разметки HTML. Проверка входной последовательности на корректность входа как общая функция программы.

    контрольная работа [226,7 K], добавлен 25.12.2012

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • HTML как язык разметки гипертекста, его структура, элементы. Каскадные таблицы стилей, их разработка. Верстка: страницы как мы их видим. Новые технологии – HTML5, CSS3. LESS. Динамический язык стилевой разметки. Технологии упрощенной разметки HAML, SASS.

    дипломная работа [3,4 M], добавлен 19.04.2013

  • Появление искусственных систем, способных воспринимать и понимать человеческую речь. Автоматическая обработка естественного языка. Анализ, синтез текстов. Системы автоматического синтеза. Проблема понимания, оживление текстов. Модели коммуникации.

    реферат [19,0 K], добавлен 02.11.2008

  • Характеристика Русского Учебного Корпуса. Типы ошибок в русском учебном корпусе, совместная встречаемость тегов, алгоритм классификации. Проблема несбалансированности выборки. Результаты классификации, вклад признаков в различные классификаторы.

    курсовая работа [51,5 K], добавлен 30.06.2017

  • HTML - язык разметки гипертекста как набор инструкций для программы-просмотрщика (броузера). Понятие и назначение тэгов, их функции и параметры. Смысл понятий "параметр" и "значение параметра". Правила работы с тэгами, создание ссылок с их помощью.

    статья [16,8 K], добавлен 10.05.2009

  • Определение понятия гипертекста. Основные части документа SGML. История создания стандартного языка разметки документов HTML. Отличия синтаксиса XHTML от HTML. RSS - семейство XML-форматов для описания лент новостей. Применение языка разметки KML.

    презентация [4,3 M], добавлен 15.02.2014

  • Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.

    реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011

  • Новый язык разметки гипертекста XHTML. Валидация XHTML-документов, определение их типа. Распространённые ошибки в XHTML-разметке. Конформность пользовательских агентов. Использование XHTML с другими пространствами имен. Расширение семантики HTML.

    курсовая работа [44,1 K], добавлен 14.07.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.