AbstractContextual Bootstrapping for Grammar LearningbyEva H. MokDocto การแปล - AbstractContextual Bootstrapping for Grammar LearningbyEva H. MokDocto ไทย วิธีการพูด

AbstractContextual Bootstrapping fo

Abstract
Contextual Bootstrapping for Grammar Learning
by
Eva H. Mok
Doctor of Philosophy in Computer Science
University of California, Berkeley
Professor Jerome A. Feldman, Chair
The problem of grammar learning is a challenging one for both children and machines
due to impoverished input: hidden grammatical structures, lack of explicit correction, and in
pro-drop languages, argument omission. This dissertation describes a computational model of
child grammar learning using a probabilistic version of Embodied Construction Grammar (ECG)
that demonstrates how the problem of impoverished input is alleviated through bootstrapping
from the situational context. This model represents the convergence of: (1) a unified
representation that integrates semantic knowledge, linguistic knowledge, and contextual
knowledge, (2) a context-aware language understanding process, and (3) a structured grammar
learning and generalization process.
Using situated child-directed utterances as learning input, the model performs two
concurrent learning tasks: structural learning of the grammatical units and statistical learning of
the associated parameters. The structural learning task is a guided search over the space of
possible constructions. The search is informed by embodied semantic knowledge that it has
Using situated child-directed utterances as learning input, the model performs two
concurrent learning tasks: structural learning of the grammatical units and statistical learning of
the associated parameters. The structural learning task is a guided search over the space of
possible constructions. The search is informed by embodied semantic knowledge that it has
gathered through experience with the world even before learning grammar and situational
knowledge that the model obtains from context. The statistical learning task requires
continuous updating of the parameters associated with the probabilistic grammar based on
usage and these parameters reflect shifting preferences on learned grammatical structures.
The computational model of grammar learning has been validated in two ways. It has
been applied to a subset of the CHILDES Beijing corpus, which is a corpus of naturalistic
parent-child interaction in Mandarin Chinese. Its learning behavior has also been more closely
examined using an artificial miniature language. This learning model provides a precise,
computational framework for fleshing out theories of construction formation and generalization.
Professor Jerome A. Feldman
Dissertation Committee Chair

0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
นามธรรม
bootstrapping บริบทสำหรับการเรียนรู้ไวยากรณ์โดย
h
Eva mok
แพทย์ของปรัชญาในวิทยาการคอมพิวเตอร์
University of California, Berkeley
ศาสตราจารย์เจอโรม เฟลด์แมน, เก้าอี้
ปัญหาของการเรียนรู้ไวยากรณ์เป็นหนึ่งที่ท้าทายสำหรับทั้งเด็กและเครื่องจักร
เนื่องจากอินพุตยากจน: โครงสร้างไวยากรณ์ซ่อนขาดของการแก้ไขที่ชัดเจนและใน
ภาษาโปรเลื่อนการละเลยข้อโต้แย้งวิทยานิพนธ์นี้อธิบายถึงรูปแบบการคำนวณของการเรียนรู้ไวยากรณ์
เด็กใช้รุ่นที่ความน่าจะเป็นของไวยากรณ์การก่อสร้างเป็นตัวเป็นตน (ECG)
ที่แสดงให้เห็นว่าปัญหาของท่านยากจนจะช่วยบรรเทาผ่าน
ร่วมมือจากบริบทสถานการณ์ แบบนี้แสดงให้เห็นถึงการบรรจบกันของ: (1) แทน
แบบครบวงจรที่รวมความรู้เกี่ยวกับความหมายของความรู้ทางด้านภาษา,ความรู้
และบริบท (2) บริบทตระหนักถึงกระบวนการความเข้าใจภาษาและ (3) ไวยากรณ์โครงสร้าง
กระบวนการเรียนรู้และการใช้หลักเกณฑ์
ตั้งอยู่เด็กพุทธฎีกากำกับการเรียนรู้การป้อนข้อมูลรูปแบบการดำเนินการสอง
งานการเรียนรู้พร้อมกัน:. โครงสร้าง การเรียนรู้ของหน่วยงานหลักไวยากรณ์และการเรียนรู้ทางสถิติของ
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องงานการเรียนรู้โครงสร้างคือการค้นหาแนวทางที่ทั่วพื้นที่การก่อสร้างที่เป็นไปได้
การค้นหาจะแจ้งให้ทราบถึงความรู้ความหมายเป็นตัวเป็นตนว่ามีการใช้เด็ก
กำกับอยู่บอกกล่าวเป็น input การเรียนรู้รูปแบบการดำเนินการสอง
งานการเรียนรู้พร้อมกัน: การเรียนรู้โครงสร้างของหน่วยงานหลักไวยากรณ์และการเรียนรู้ทางสถิติของ
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องงานการเรียนรู้โครงสร้างคือการค้นหาแนวทางที่ทั่วพื้นที่การก่อสร้างที่เป็นไปได้
การค้นหาจะแจ้งให้ทราบถึงความรู้ความหมายเป็นตัวเป็นตนว่ามี
รวบรวมผ่านประสบการณ์กับคนทั่วโลกแม้กระทั่งก่อนที่การเรียนรู้ไวยากรณ์และความรู้
สถานการณ์ว่าแบบจำลองที่ได้รับจากบริบท งานการเรียนรู้ทางสถิติต้อง
ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับไวยากรณ์น่าจะเป็นตามการใช้งาน
และพารามิเตอร์เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงการตั้งค่าขยับโครงสร้างไวยากรณ์เรียนรู้.
รูปแบบการคำนวณของการเรียนรู้ไวยากรณ์ได้รับการตรวจสอบในสองวิธี มันได้
ถูกนำไปใช้ในส่วนย่อยของ childes ปักกิ่งคอร์ปัสซึ่งเป็นคลังของธรรมชาติ
ปฏิสัมพันธ์ผู้ปกครองเด็กในภาษาจีนกลางพฤติกรรมการเรียนรู้ยังได้รับอย่างใกล้ชิด
ตรวจสอบการใช้ภาษาจิ๋วเทียม รุ่นนี้การเรียนรู้ให้แม่นยำ
กรอบการคำนวณสำหรับ fleshing ออกทฤษฎีของการสร้างและการก่อสร้างทั่วไป.
ศาสตราจารย์เจอโรม เฟลด์แมน
เก้าอี้คณะกรรมการวิทยานิพนธ์

การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
นามธรรม
Bootstrapping บริบทในการเรียนรู้ไวยากรณ์
โดย
Eva H. หมอก
แพทย์ปรัชญาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์
ศาสตราจารย์บุญเจอโรม A. Feldman เก้าอี้
ปัญหาเรียนรู้ไวยากรณ์เป็นหนึ่งในความท้าทายสำหรับเด็กและเครื่อง
เนื่องจากขัดสนเข้า: ซ่อนไวยากรณ์โครงสร้าง ขาดการแก้ไขที่ชัดเจน และใน
ภาษาโปหล่น อาร์กิวเมนต์กระทำการอัน วิทยานิพนธ์นี้อธิบายรูปแบบการคำนวณ
เด็กเรียนไวยากรณ์ที่ใช้รุ่น probabilistic ของรวบรวมไว้ก่อสร้างไวยากรณ์ (ECG)
ที่แสดงให้เห็นถึงวิธี alleviated ปัญหาของอินพุตจนผ่าน bootstrapping
จากบริบทการเมืองไทย รูปนี้แสดงถึงการบรรจบกันของ: (1) การรวม
แทนที่รวมความหมายรู้ ความรู้ภาษาศาสตร์ และบริบท
ความรู้, (2) เข้าใจกระบวนการ และ (3) ไวยากรณ์โครงสร้างภาษาตระหนักถึงบริบท
generalization และเรียนรู้กระบวนการ
ใช้อยู่ utterances เด็กโดยตรงเป็นการป้อนข้อมูลการเรียนรู้ ทำแบบสอง
พร้อมเรียนรู้งาน: เรียนรู้โครงสร้างของหน่วยทางไวยากรณ์และเรียนรู้สถิติของ
พารามิเตอร์เกี่ยวข้อง งานโครงสร้างการเรียนรู้จะค้นหาตัวผ่านพื้นที่ของ
สามารถก่อสร้าง การค้นหาได้รับแจ้งจากความรู้ความหมาย embodied ที่มี
ใช้อยู่ utterances เด็กโดยตรงเป็นการป้อนข้อมูลการเรียนรู้ ทำแบบสอง
พร้อมเรียนรู้งาน: เรียนรู้โครงสร้างของหน่วยทางไวยากรณ์และเรียนรู้สถิติของ
พารามิเตอร์เกี่ยวข้อง งานโครงสร้างการเรียนรู้จะค้นหาตัวผ่านพื้นที่ของ
สามารถก่อสร้าง การค้นหาได้รับแจ้งจากความรู้ความหมาย embodied ที่มี
รวบรวมผ่านประสบการณ์กับโลกแม้ก่อนที่จะเรียนรู้ไวยากรณ์ และเมืองไทย
ความรู้ที่ได้รับแบบจากบริบท ต้องเรียนรู้สถิติงาน
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับไวยากรณ์ probabilistic ตาม
ใช้และพารามิเตอร์เหล่านี้สะท้อนถึงขยับกำหนดลักษณะในการเรียนรู้โครงสร้างไวยากรณ์
แบบคำนวณเรียนรู้ไวยากรณ์ได้ถูกตรวจสอบในสองวิธีการ มี
ถูกนำไปใช้กับชุดย่อยของคอร์พัสคริ CHILDES ปักกิ่ง ซึ่งเป็นคอร์พัสคริของ naturalistic
โต้ตอบหลัก-รองในจีน พฤติกรรมการเรียนรู้ยังถูกมาก
ตรวจสอบการใช้ภาษาการประดิษฐ์ขนาดเล็ก รูปแบบการเรียนรู้นี้ให้แม่นยำ,
กรอบงานคำนวณ fleshing ออกทฤษฎีของการก่อกำเนิดและ generalization
ศาสตราจารย์บุญเจอโรม A. Feldman
เก้าอี้กรรมการวิทยานิพนธ์

การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
เป็นนามธรรม
ตามบริบท bootstrapping สำหรับไวยากรณ์การเรียนรู้

อีวาโดย H .โมก
แพทย์ของปรัชญาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
University of California , Berkeley
ศาสตราจารย์เจอโรม A feldman ,เก้าอี้
ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาของการเรียนรู้ไวยากรณ์เป็นความท้าทายหนึ่งสำหรับเด็กสองคนและเครื่อง
เนื่องจากยากจนอินพุต:ซ่อนอยู่ในทางไวยากรณ์โครงสร้าง,การขาดอย่างชัดเจนการแก้ไขและใน
Pro - ส่ง ภาษา ,อาร์กิวเมนต์การงดเว้นการกระทำ.การแสดงความเห็นของรุ่นนี้จะอธิบายถึงนวัตกรรมของการเรียนรู้ไวยากรณ์
ซึ่งจะช่วยเด็กโดยใช้เวอร์ชัน probabilistic ของพระเอก???การก่อสร้าง( lead ECG )
ที่แสดงว่าปัญหาของอินพุตอนาถาคือช่วยผ่าน bootstrapping
จากบริบทสถานการณ์ว่าที่ รุ่นนี้แสดงถึงการผสมผสานของ( 1 )แบบครบวงจร
ซึ่งจะช่วยเป็นตัวแทนที่รวมเอาความรู้เกี่ยวกับความหมายของคำความรู้ ภาษาและตามบริบท
ความรู้( 2 )กระบวนการตามบริบท ภาษา การทำความเข้าใจและ( 3 )???จัดโครงสร้างกระบวนการ
การเรียนรู้และพูดคลุมทั่วๆไป.
การใช้สู้รบเด็กไปตั้งอยู่ที่การเรียนรู้อินพุตรุ่นที่ทำงานด้านการเรียนการสอนพร้อมกันทั้งสอง
ซึ่งจะช่วยการศึกษาโครงสร้างของหน่วยทางไวยกรณ์และการเรียนรู้ข้อมูลทางสถิติของ
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง.งานการเรียนรู้เชิงโครงสร้างที่มีการค้นหาพร้อมมัคคุเทศก์ที่มากกว่าพื้นที่ว่างของ
การก่อสร้างที่เป็นไปได้ การค้นหานี้ไม่ทราบโดยความรู้เกี่ยวกับความหมายของคำปรากฏว่ามี
ซึ่งจะช่วยสู้รบโดยใช้ลูกไปตั้งอยู่ที่การเรียนรู้อินพุตรุ่นที่ทำงานด้านการเรียนรู้เกิดขึ้นพร้อมกันสอง
ซึ่งจะช่วยการศึกษาโครงสร้างของหน่วยทางไวยกรณ์และการเรียนรู้ข้อมูลทางสถิติของ
ที่เกี่ยวข้องพารามิเตอร์งานการเรียนรู้เชิงโครงสร้างที่มีการค้นหาพร้อมมัคคุเทศก์ที่มากกว่าพื้นที่ว่างของ
การก่อสร้างที่เป็นไปได้ การค้นหานี้ไม่ทราบโดยความรู้เกี่ยวกับความหมายของคำปรากฏว่ามี
ซึ่งจะช่วยรวบรวมมาจากประสบการณ์การรับชมด้วยโลกที่แม้ก่อนการเรียนรู้ไวยากรณ์และสถานการณ์ว่าจะรับ
ซึ่งจะช่วยความรู้ว่ารุ่นนี้จากบริบท งานการเรียนการสอนทางสถิติที่ต้องใช้
ตามมาตรฐานการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับไวยากรณ์ probabilistic ที่ใช้
การใช้งานและการตั้งค่าพารามิเตอร์เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างทางไวยกรณ์เรียนรู้.
รุ่นนวัตกรรมที่ได้จากการเรียนรู้ไวยากรณ์ได้รับการได้รับการตรวจสอบในสองวิธี
ซึ่งจะช่วยให้มีการนำไปใช้กับชุดย่อยของ childes ปักกิ่ง corpus ซึ่งเป็นสําคัญของการปฏิสัมพันธ์
ซึ่งจะช่วยให้คุณแม่ - ลูกทางธรรมชาติใน ภาษา แมนดารินจีนลักษณะการทำงานการเรียนการสอนของตนได้อย่างใกล้ชิดมากขึ้น
ซึ่งจะช่วยตรวจสอบการใช้ ภาษา ขนาดเล็กที่สร้างขึ้นด้วย รุ่นของการเรียนรู้แห่งนี้จะให้กรอบงาน
นวัตกรรมได้อย่างแม่นยำสำหรับโขปรุงแต่งจากทฤษฎีของการวางรูปแบบการก่อสร้างและพูดคลุมทั่วๆไป.
ศาสตราจารย์เจอโรม A feldman
การแสดงความเห็นคณะกรรมการ เก้าอี้

การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: