The pioneering work in (Torisawa, 2

The pioneering work in (Torisawa, 2003) constructed a statistical model for extracting commonsense inference rules from coordinate verb phrases based on Co-Occurrence feature and Object-Sharing feature. Each rule was selected from the highest combined probability of two verbs and their shared participant. Torisawa further extended his work in (Torisawa, 2006) by emphasizing the occurrence frequency of a single verb, which indicated how generic the meaning of the verb is.
The precision of the improved model achieved 60%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(Torisawa, 2003) ได้บุกเบิกสร้างแบบจำลองทางสถิติสำหรับการดึงข้อมูลกฎข้อ commonsense จากวลีกริยาประสานงานตามลักษณะการเกิดร่วมและลักษณะวัตถุร่วมกัน กฎแต่ละกฎถูกเลือกจากความน่าเป็นรวมสูงสุดของกริยาสองและนักเรียนร่วม Torisawa ขยายงานของเขาใน (Torisawa, 2006) โดยเน้นความถี่ของการเกิดขึ้นของกริยาเดียว ซึ่งความหมายของกริยาทั่วไปวิธีการ ต่อไป ความแม่นยำของแบบจำลองที่ปรับปรุงสำเร็จ 60%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำงานเป็นผู้บุกเบิกใน (Torisawa 2003) สร้างแบบจำลองทางสถิติสำหรับการสกัดกฎ commonsense อนุมานจากการประสานงานกริยาวลีที่ขึ้นอยู่กับลักษณะการทำงานที่เกิดขึ้นร่วมและมีวัตถุที่ใช้ร่วมกัน กฎแต่ละคนได้รับเลือกจากความน่าจะเป็นสูงสุดรวมกันของทั้งสองคำกริยาและผู้เข้าร่วมที่ใช้ร่วมกันของพวกเขา Torisawa ต่อขยายงานของเขาใน (Torisawa 2006) โดยเน้นความถี่การเกิดขึ้นของคำกริยาเดียวซึ่งชี้ให้เห็นวิธีการทั่วไปความหมายของคำกริยาคือ.
ความแม่นยำของการปรับปรุงรูปแบบที่ประสบความสำเร็จ 60%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผู้บุกเบิกงาน ( torisawa , 2003 ) สร้างแบบจำลองทางสถิติสำหรับการแยกจริงกฎการอนุมานจากประสานงานกริยาวลีตามคุณลักษณะการเกิด CO และวัตถุใช้คุณลักษณะ กฎแต่ละได้รับเลือกจากรวมสูงสุดความน่าจะเป็นของคำกริยาที่ใช้ร่วมกันของพวกเขาทั้งสองและผู้เข้าร่วม torisawa เพิ่มเติมขยายงานของเขาใน torisawa ( ,2006 ) โดยเน้นการเกิดความถี่ของกริยาเดี่ยว ซึ่งแสดงความหมายของคำกริยาเป็นวิธีการทั่วไป
ความเที่ยงตรงในการปรับปรุงรูปแบบสำเร็จ 60%