Zaman anis (58 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. Statistical and Semantic Similarity between English Sentences | Anis Zaman | Taschenbuch | 72 S. | Englisch | 2014 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659616389 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents various algorithms to compute semantic similarities between english texts. I explored three different algorithms for computing English sentence similarity. The first algorithm, which is well-explored in the literature [Salton and Buckley, 1988, Wu and Salton, 1981], weights words in each sentence according to term frequency and inverse document frequency (tf-idf ) and uses no semantic information. The second algorithm uses measures of the semantic distance between words belonging to the same part of speech. The third algorithm combines the tf-idf scores and the semantic distance scores between words. I evaluated the performance of the second and third algorithms on two data sets: O'Shea's set of sentence pairs with human similarity judgements [Li et al., Aug, Rubenstein and Goodenough, 1965], and Microsoft Research's sentence-level paraphrase dataset [Rus et al., 2012]. On O'Shea's data set, the third algorithm more accurately matches human judgments than the second. On the Microsoft data set, there was not a significant difference between the two algorithms 72 pp. Englisch.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents various algorithms to compute semantic similarities between english texts. I explored three different algorithms for computing English sentence similarity. The first algorithm, which is well-explored in the literature [Salton and Buckley, 1988, Wu and Salton, 1981], weights words in each sentence according to term frequency and inverse document frequency (tf-idf ) and uses no semantic information. The second algorithm uses measures of the semantic distance between words belonging to the same part of speech. The third algorithm combines the tf-idf scores and the semantic distance scores between words. I evaluated the performance of the second and third algorithms on two data sets: O'Shea's set of sentence pairs with human similarity judgements [Li et al., Aug, Rubenstein and Goodenough, 1965], and Microsoft Research's sentence-level paraphrase dataset [Rus et al., 2012]. On O'Shea's data set, the third algorithm more accurately matches human judgments than the second. On the Microsoft data set, there was not a significant difference between the two algorithms.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Zaman AnisAnis Zaman is a Software Engineer living in New York, USA. His works in the Computer Science research space spans from Robotics, Computer Vision to Natural Language Processing. He is also obsessed about the tech industry an.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Spanisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents various algorithms to compute semantic similarities between english texts. I explored three different algorithms for computing English sentence similarity. The first algorithm, which is well-explored in the literature [Salton and Buckley, 1988, Wu and Salton, 1981], weights words in each sentence according to term frequency and inverse document frequency (tf-idf ) and uses no semantic information. The second algorithm uses measures of the semantic distance between words belonging to the same part of speech. The third algorithm combines the tf-idf scores and the semantic distance scores between words. I evaluated the performance of the second and third algorithms on two data sets: O¿Sheäs set of sentence pairs with human similarity judgements [Li et al., Aug, Rubenstein and Goodenough, 1965], and Microsoft Research¿s sentence-level paraphrase dataset [Rus et al., 2012]. On O¿Sheäs data set, the third algorithm more accurately matches human judgments than the second. On the Microsoft data set, there was not a significant difference between the two algorithmsVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Englisch.…

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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Französisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este libro presenta diversos algoritmos para calcular la similitud semántica entre textos en inglés. He analizado tres algoritmos diferentes para calcular la similitud entre oraciones en inglés. El primer algoritmo, ampliamente estudiado en la bibliografía [Salton y Buckley, 1988; Wu y Salton, 1981], pondera las palabras de cada oración según la frecuencia del término y la frecuencia inversa del documento (tf-idf) y no utiliza información semántica. El segundo algoritmo utiliza medidas de la distancia semántica entre palabras que pertenecen a la misma categoría gramatical. El tercer algoritmo combina las puntuaciones tf-idf y las puntuaciones de distancia semántica entre palabras. Evalué el rendimiento del segundo y el tercer algoritmo en dos conjuntos de datos: el conjunto de pares de oraciones de O'Shea con valoraciones de similitud realizadas por personas [Li et al., Aug, Rubenstein y Goodenough, 1965], y el conjunto de datos de paráfrasis a nivel de oración de Microsoft Research [Rus et al., 2012]. En el conjunto de datos de O'Shea, el tercer algoritmo coincide con mayor precisión con las valoraciones humanas que el segundo. En el conjunto de datos de Microsoft, no se observó una diferencia significativa entre los dos algoritmos.…

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Paperback. Condición: new. Paperback. Questo libro presenta vari algoritmi per calcolare la somiglianza semantica tra testi in inglese. Ho esaminato tre diversi algoritmi per il calcolo della somiglianza tra frasi in inglese. Il primo algoritmo, ampiamente studiato in letteratura [Salton e Buckley, 1988; Wu e Salton, 1981], assegna un peso alle parole di ciascuna frase in base alla frequenza del termine e alla frequenza inversa del documento (tf-idf) e non utilizza alcuna informazione semantica. Il secondo algoritmo utilizza misure della distanza semantica tra parole appartenenti alla stessa categoria grammaticale. Il terzo algoritmo combina i punteggi tf-idf e quelli relativi alla distanza semantica tra le parole. Ho valutato le prestazioni del secondo e del terzo algoritmo su due set di dati: il set di coppie di frasi di O'Shea con valutazioni di somiglianza effettuate da esseri umani [Li et al., Aug, Rubenstein e Goodenough, 1965] e il set di dati di parafrasi a livello di frase di Microsoft Research [Rus et al., 2012]. Sul set di dati di O'Shea, il terzo algoritmo corrisponde in modo piu accurato ai giudizi umani rispetto al secondo. Sul set di dati di Microsoft, non e stata riscontrata una differenza significativa tra i due algoritmi. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …

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Paperback. Condición: new. Paperback. Este livro apresenta varios algoritmos para calcular semelhancas semanticas entre textos em ingles. Explorei tres algoritmos diferentes para calcular a semelhanca entre frases em ingles. O primeiro algoritmo, amplamente estudado na literatura [Salton e Buckley, 1988; Wu e Salton, 1981], pondera as palavras em cada frase de acordo com a frequencia do termo e a frequencia inversa do documento (tf-idf) e nao utiliza informacao semantica. O segundo algoritmo utiliza medidas da distancia semantica entre palavras pertencentes a mesma classe gramatical. O terceiro algoritmo combina os resultados do tf-idf com os resultados da distancia semantica entre palavras. Avaliei o desempenho do segundo e do terceiro algoritmos em dois conjuntos de dados: o conjunto de pares de frases de O'Shea com avaliacoes de semelhanca feitas por humanos [Li et al., Aug, Rubenstein e Goodenough, 1965] e o conjunto de dados de parafrases ao nivel da frase da Microsoft Research [Rus et al., 2012]. No conjunto de dados de O'Shea, o terceiro algoritmo corresponde com maior precisao aos julgamentos humanos do que o segundo. No conjunto de dados da Microsoft, nao se verificou uma diferenca significativa entre os dois algoritmos. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …

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Paperback. Condición: new. Paperback. W niniejszej ksiazce przedstawiono rozne algorytmy sluzace do obliczania podobienstwa semantycznego miedzy tekstami w jezyku angielskim. Przeanalizowalem trzy rozne algorytmy sluzace do obliczania podobienstwa zdan w jezyku angielskim. Pierwszy algorytm, ktory zostal dokladnie zbadany w literaturze [Salton i Buckley, 1988; Wu i Salton, 1981], przypisuje slowom w kazdym zdaniu wagi na podstawie czestotliwosci wystepowania terminu oraz odwrotnej czestotliwosci dokumentu (tf-idf) i nie wykorzystuje zadnych informacji semantycznych. Drugi algorytm wykorzystuje miary odleglosci semantycznej miedzy slowami nalezacymi do tej samej czesci mowy. Trzeci algorytm laczy wyniki tf-idf z wynikami odleglosci semantycznej miedzy slowami. Ocenilem wydajnosc drugiego i trzeciego algorytmu na dwoch zbiorach danych: zbiorze par zdan O'Shea z ocenami podobienstwa dokonanymi przez ludzi [Li i in., Aug, Rubenstein i Goodenough, 1965] oraz zbiorze danych parafraz na poziomie zdan opracowanym przez Microsoft Research [Rus i in., 2012]. W przypadku zbioru danych O'Shea trzeci algorytm dokladniej odzwierciedla ludzkie oceny niz drugi. W przypadku zbioru danych Microsoftu nie odnotowano istotnej roznicy miedzy tymi dwoma algorytmami. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

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