Курсы английского
<<  Conditions for Divergence and Convergence in the Micro-Evolution of Language Estimating the Selectivity of XML Path Expressions for Internet Scale Applications  >>
Trimmer Algorithm
Trimmer Algorithm
Картинки из презентации «Natural Language Processing for the Web» к уроку английского языка на тему «Курсы английского»

Автор: Kathleen McKeown. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока английского языка, скачайте бесплатно презентацию «Natural Language Processing for the Web.pptx» со всеми картинками в zip-архиве размером 183 КБ.

Natural Language Processing for the Web

содержание презентации «Natural Language Processing for the Web.pptx»
Сл Текст Сл Текст
1Natural Language Processing for the 8context factors, i.e. input, purpose and
Web. Prof. Kathleen McKeown 722 CEPSR, output factors, that bear on summarising
939-7118 Office Hours: Wed, 1-2; Mon 3-4 and its evaluation. (p. 1) It is important
TA: Fadi Biadsy 702 CEPSR, 939-7111 Office to recognize the role of context factors
Hours: Thurs 6-8. because the idea of a general-purpose
2Logistics. Remaining classes CS summary is manifestly an ignis fatuus. (p.
Conference Room Except April 3rd, back in 5) Similarly, the notion of a basic
223 Mudd Invited speakers: 7th Floor summary, i.e., one reflective of the
Interschool Lab CS account: apply for one source, makes hidden fact assumptions, for
now example that the subject knowledge of the
http://www.cs.columbia.edu/crf/accounts output’s readers will be on a par with
Presentations, Discussants Need two that of the readers for whom the source
presenters for next week If you haven’t was intended. (p. 5) I believe that the
already signed up, sign up on sheet going right direction to follow should start
around. with intermediate source processing, as
3Today. Overview Single doc exemplified by sentence parsing to logical
summarization systems: Trimmer (Zajic et form, with local anaphor resolutions.
al), Kathy Cut and Paste (Jing and 9Questions (from Sparck Jones). Does
McKeown), Sigfried Gold Statistical subject matter of the source influence
Sentence Compression (Knight and Marcu), summary style (e.g, chemical abstracts vs.
Kathy Tools Parsers, POS taggers, Barry sports reports)? Should we take the reader
Schiffman Evaluation Pyramids (Nenkova and into account and how? Is the state of the
Passonneau), Joshua Nankin Rouge (Lin and art sufficiently mature to allow
Hovy), Kathy. summarization from intermediate
4Sentence extraction. Sparck Jones: representations and still allow robust
`what you see is what you get’, some of processing of domain independent material?
what is on view in the source text is 10For the next two classes. Consider the
transferred to constitute the summary. papers we read in light of Sparck Jones’
5Background. Sentence extraction the remarks on the influence of context: Input
main approach Some more sophisticated Source form, subject type, unit Purpose
features for extraction Lexical chains, Situation, audience, use Output Material,
anaphoric reference Machine learning model format, style.
for learning an extraction summarizer: 11Trimmer Algorithm.
Kupiec, SIGIR 95. 12Headline Ambiguity. Iraqi Head Seeks
6Today’s systems. How can we edit the Arms Juvenile Court to Try Shooting
selected text? Defendant Teacher Strikes Idle Kids Kids
7Karen Sparck Jones Automatic Make Nutritious Snacks British Left
Summarizing: Factors and Directions. Waffles on Falkland Islands Red Tape Holds
8Sparck Jones claims. Need more power Up New Bridges Bush Wins on Budget, but
than text extraction and more flexibility More Lies Ahead Hospitals are Sued by 7
than fact extraction (p. 4) In order to Foot Doctors Ban on nude dancing on
develop effective procedures it is Governor’s desk Local high school dropouts
necessary to identify and respond to the cut in half.
Natural Language Processing for the Web.pptx
cсылка на страницу

Natural Language Processing for the Web

другие презентации на тему «Natural Language Processing for the Web»

«Web-сайты web-страницы» - Публикация во Всемирной паутине реализуется в форме Web-сайтов. Web-страница – документ, реализованный по технологии WWW. Динамические страницы – страницы, которые могут меняться после загрузки в браузер. Мультимедийные объекты – графические изображения, анимация, звук и видео. Сайт является интерактивным средством представления информации.

«Технологии Web 2.0» - Learning 2.0. Informal learning Social learning Learning on-demand. Может быть платным или бесплатным (свободно распространяемым). Условимся о терминах. Буду рада ответить на Ваши вопросы! Создание публичных блогов, которые отражали бы мысли участников группы. Применение технологий Web 2.0 сотрудниками департамента T&D.

«Создание web-страниц» - Какие новые возможности предоставляет ваш сайт? <TITLE> </TITLE>. 1.5. Процедуры поддержки сайта. Навигация. Сайт является интерактивным средством представления информации. Создание WEB - сайта. Software.Html - программы glossary.Html – словарь hardware.Html - комплектующие. 1.3. Информационное наполнение сайта.

«The english-speaking countries» - The English-speaking countries. USA. Disneyland. Australia. Scotland. Great Britain.

«The green movement» - National offices Green Peace are opened in 43 countries of the world as the independent units working over achievement of the purposes of the national projects. Management of each such branch in which head there is a chief executive, carries out national board. Green color which is used by participants of movement as the general emblem, serves as a symbol of the nature, hope and updating.

«Web 2.0» - Уже имеет посещаемость в 80 000 человек ежесуточно. Преимущества сервисов Web 2.0. Огромная посещаемость и четкая сегментированность Целевой Аудитории – дорогая рекламная площадь. Краткий обзор концепции Web 2.0. «Желтофиоль». Сообщество само вытесняет неактуальные материалы. Успешность ведущих Web 2.0 сервисов.

Курсы английского

25 презентаций о курсах английского

Английский язык

29 тем