STUDIA UNIVERSITATIS

AMBIENTUM BIOETHICA BIOLOGIA CHEMIA DIGITALIA DRAMATICA EDUCATIO ARTIS GYMNAST. ENGINEERING EPHEMERIDES EUROPAEA GEOGRAPHIA GEOLOGIA HISTORIA HISTORIA ARTIUM INFORMATICA IURISPRUDENTIA MATHEMATICA MUSICA NEGOTIA OECONOMICA PHILOLOGIA PHILOSOPHIA PHYSICA POLITICA PSYCHOLOGIA-PAEDAGOGIA SOCIOLOGIA THEOLOGIA CATHOLICA THEOLOGIA CATHOLICA LATIN THEOLOGIA GR.-CATH. VARAD THEOLOGIA ORTHODOXA THEOLOGIA REF. TRANSYLVAN ROMÂNA ENGLISH INFO PARTENERI ADRESE DE CONTACT ACCES PARTENERI FORMULAR ABONAMENT NEWSLETTER & DOWNLOAD CELE MAI NOI APARITII APARITII ÎN ANUL CURENT TOATA ARHIVA STUDIA CAUTARE ÎN ARHIVA ISTORIE PREZENT SCOP SI OBIECTIVE ECHIPA


	Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.


	STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.1 din 2000

	Articol:	TRAINING PROBABILISTIC CONTEXT-FREE GRAMMARS AS HIDDEN MARKOV MODELS. Autori: ADRIAN DUDA, GABRIELA ŞERBAN, DOINA TĂTAR.


	Rezumat: It is considerred in this moment that the use of mathematical statistics methods in natural language processing represents a leading topic in NLP. Statistical methods have first been applied in the "speech-recognition" area. While Hidden Markov Model (HMM) is unanimously accepted as a mathematical tool in this area, its advantages have been less used in dealing with understanding natural language. In this paper we propose a method for association of a HMM to a context-free grammar (CFG). In this way, learning a CFG with a correct parsing tree will be realized by learning a HMM.




			Revenire la pagina precedentă