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Performance analysis of CRF-based learning for processing WoT application requests expressed in natural language

机译：基于CRF的学习处理自然语言表达的WoT应用程序请求的性能分析

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BackgroundIn this paper, we investigate the effectiveness of a CRF-based learning method for identifying necessary Web of Things (WoT) application components that would satisfy the users’ requests issued in natural language. For instance, a user request such as “archive all sports breaking news” can be satisfied by composing a WoT application that consists of ESPN breaking news service and Dropbox as a storage service.

机译：背景技术在本文中，我们研究了基于CRF的学习方法在识别必要的Web（WoT）应用程序组件方面的有效性，该组件可以满足用户以自然语言发出的请求。例如，可以通过组成由ESPN突发新闻服务和Dropbox作为存储服务组成的WoT应用程序来满足诸如“存档所有体育新闻”的用户请求。

著录项

期刊名称 SpringerPlus
作者
Young Yoon;
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作者单位

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年(卷),期 -1(5),1
年度 -1
页码 1324
总页数 6
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Web of Things Natural language processing Conditional random fields Application composition;

机译：物联网;自然语言处理;条件随机字段;应用程序组成;
入库时间 2022-08-21 10:55:15

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