Statistical Models for Text Segmentation

Abstract This paper introduces a new statistical approach to automatically partitioning text into coherent segments. The approach is based on a technique that incrementally builds an exponential model to extract features that are correlated with the presence of boundaries in labeled training text. T... Ausführliche Beschreibung

1. Person: Beeferman, Doug
Weitere Personen: Berger, Adam; Lafferty, John
Quelle: in Machine learning Vol. 34 (1999), p. 177-210
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Format: Online-Artikel
Genre: exponential models, text segmentation, maximum entropy, inductive learning, natural language processing, decision trees, language modeling
Sprache: English
Veröffentlicht: 1999
Beschreibung: Online-Ressource
Online Zugang: Online
Volltext
Tags: Hinzufügen
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Anmerkung: Copyright: Copyright 1999 Kluwer Academic Publishers

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