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Sparse Bayesian Classification of Predicate Arguments

机译:谓词参数的稀疏贝叶斯分类

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摘要

We present an application of SparseBayesian Learning to the task of semanticrole labeling, and we demonstrate that thismethod produces smaller classifiers thanthe popular Support Vector approach.We describe the classification strategy andthe features used by the classifier. In particular,the contribution of six parse treepath features is investigated.
机译:我们提出了稀疏的应用 贝叶斯学习对语义任务的影响 角色标签,我们证明了这一点 该方法产生的分类器比 流行的“支持向量”方法。 我们描述分类策略并 分类器使用的功能。特别是, 六棵解析树的贡献 研究路径特征。

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