Recent years have seen many natural

Recent years have seen many natural-language processing
(NLP) projects aimed at producing grammars/
parsers capable of assigning reasonable syntactic
structure to a broad swath of English. Naturally,
judging the creations of your parser requires a “gold
standard,” and NLP researchers have been fortunate
to have several corpora of hand-parsed sentences for
this purpose, of which the so-called “Penn tree-bank”
[7] is perhaps the best known. It is also the corpus
used in this study. (In particular, we used the Wall
Street Journal portion of the tree bank which consists
of about one million words of hand-parsed sentences.)
However, when a convenient standard exists, the research

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปีที่ผ่านมาได้เห็นในการประมวลผลภาษาธรรมชาติโครงการ (NLP) มุ่งผลิต grammars /parsers ที่สามารถกำหนดให้เหมาะสมทางไวยากรณ์โครงสร้างการ swath กว้างภาษาอังกฤษ ธรรมชาติตัดสินสร้างสรรค์ของตัวแยกวิเคราะห์ของคุณต้องเป็น "สีทองมาตรฐาน" และนักวิจัย NLP ได้รับโชคดีมี corpora หลายของมือที่แยกวิเคราะห์ประโยคสำหรับวัตถุประสงค์นี้ ซึ่งจะเรียกว่า "เพนน์ธนาคารต้นไม้"[7] ได้อาจเป็นรู้จักกันดี ก็ยังสถานีเรืออากาใช้ในการศึกษานี้ (โดยเฉพาะ เราใช้ผนังถนนส่วนสมุดรายวันของธนาคารต้นไม้ซึ่งประกอบด้วยประมาณหนึ่งล้านคำของประโยคแยกมือ)อย่างไรก็ตาม เมื่อมาตรฐานสะดวกอยู่ งานวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปีที่ผ่านมาได้เห็นหลายการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
(NLP) โครงการมุ่งเป้าไปที่การผลิตไวยากรณ์ /
parsers
ความสามารถในการกำหนดโครงสร้างที่เหมาะสมโครงสร้างแนวกว้างของอังกฤษ ธรรมชาติการตัดสินความคิดสร้างสรรค์ของตัวแยกวิเคราะห์ของคุณต้องมี"ทองมาตรฐาน" และนักวิจัย NLP ได้รับโชคดีที่จะมีหลายคลังของประโยคมือแยกสำหรับวัตถุประสงค์นี้ซึ่งเรียกว่า"เพนน์ต้นไม้ธนาคาร" [7] เป็น บางทีอาจจะเป็นที่รู้จักกันดี นอกจากนี้ยังเป็นคลังที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราใช้กำแพงวารสารถนนส่วนของธนาคารต้นไม้ซึ่งประกอบด้วยประมาณหนึ่งล้านคำของประโยคมือแจง.) แต่เมื่อมีมาตรฐานสะดวกที่มีอยู่การวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปีล่าสุดได้เห็นการประมวลผล
หลายภาษาธรรมชาติ ( NLP ) โครงการมุ่งผลิตไวยากรณ์ /
parsers ความสามารถในการกำหนดลักษณะโครงสร้างประโยค
เหมาะสมกับแนวกว้างของภาษาอังกฤษ ธรรมชาติ
ดูสร้างสรรค์ของสำหรับของคุณต้องมี " มาตรฐานทอง
" และนักวิจัย NLP ได้รับโชคดี
มีหลาย corpora ของมือแจงประโยค
วัตถุประสงค์นี้ซึ่งเรียกว่า " เพนน์ธนาคารต้นไม้ "
[ 7 ] อาจจะเป็นที่รู้จักกันดีที่สุด . มันยังเป็นคลังข้อมูล
ที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ ( โดยเฉพาะเราใช้กำแพงถนนส่วนของธนาคารต้นไม้

ซึ่งประกอบด้วยประมาณหนึ่งล้านคำมือแจงประโยค )
เมื่อมาตรฐานสะดวกมีอยู่เพื่อ