An Empirical Comparison of Unknown Word Prediction Methods

1990

Proceedings of the 36th annual meeting on Association for Computational Linguistics -, 1998

2005

Abstract This paper presents a statistical approach to unknown word type prediction for a deep HPSG grammar. Our motivation is to enhance robustness in deep processing. With a predictor which predicts lexical types for unknown words according to the context, new lexical entries can be generated on the fly. The predictor is a maximum entropy based classifier trained on a HPSG treebank.

Journal of Theoretical …, 2007

Language is a unique phenomenon that distinguishes man from other animals. It is our primary method of communication with each other, yet very little is understood about how language is acquired when we are infants. A greater understanding in this area would have the ...

Proceedings of the Workshop on Multiword Expressions Identifying and Exploiting Underlying Properties - MWE '06, 2006

Life 2ed British Intermediate SB

Numen, 2024

Different understandings of “esoteric” are the main subject and the demarcation line of several fields of study. However, the history of this term is either neglected or distorted by specific historiographical paradigms. Tracing European writings on China and Japan from the sixteenth to the eighteenth centuries, this article demonstrates that “esoteric” language was central to scholarship on Asia, shaping common terms that remain in use today. By showing how the emergence and development of an “esoteric distinction” between teachings and practices was linked to cross-cultural interpretation and translingual practices, the article argues that this distinction was not a mere projection of European concepts, but rather the result of cultural exchanges that need to be carefully studied on a case-by-case basis within their concrete historical contexts. To better understand the negotiations of what many today would call “esotericism,” a decentered historiography is needed that considers the global history of general terms.

Khai báo lớp Bạn đọc kế thừa từ lớp Người và có thêm (mã thẻ đọc, loại bạn đọc), mã bạn đọc là một số nguyên có 5 chữ số, không được phép trùng nhau. Loại bạn đọc có thể là sinh viên, học viên cao học hoặc giáo viên. Khai báo lớp Sách gồm các thuộc tính (mã sách, Tên sách, Tác giả, Chuyên ngành, Năm xuất bản) – trong đó Chuyên ngành có thể là: Khoa học tự nhiên, Văn học – Nghệ thuật, Điện tử Viễn thông, Công nghệ thông tin. Mã sách là một số nguyên có 5 chữ số, không được phép trùng nhau. Khai báo lớp Bảng QL Mượn sách là bạn của lớp Bạn đọc và lớp Sách trong đó một bạn đọc sẽ được phép mượn không quá 5 đầu sách khác nhau, mỗi đầu sách không mượn quá 3 cuốn. Ghi rõ tình trạng hiện thời của sách khi cho mượn. Viết chương trình trong ngôn ngữ C++ thực hiện các yêu cầu sau: 1. Nhập thêm đầu sách mới vào file SACH.DAT. Sử dụng chồng toán tử nhập dữ liệu từ bàn phím và lưu vào file. 2. In ra danh sách các đầu sách đã có trong file. Sử dụng chồng toán tử in ra màn hình. 3. Nhập thêm bạn đọc vào file BD.DAT. Sử dụng chồng toán tử nhập dữ liệu từ bàn phím và lưu vào file. 4. In ra danh sách bạn đọc đã có trong file. Sử dụng chồng toán tử in ra màn hình. 5. Lập Bảng QL mượn sách cho từng bạn đọc bằng cách nhập các đầu sách mà bạn đọc mượn, lưu vào file QLMS.DAT và in danh sách ra màn hình (chú ý: cùng một loại bạn đọc với một đầu sách thì không thể xuất hiện 2 lần trong bảng này). 6. Sắp xếp danh sách Quản lý mượn sách đã lưu trong QLMS.DAT a. Theo tên bạn đọc b. Theo Số lượng cuốn sách được mượn (giảm dần) 7. Tìm kiếm và hiển thị danh sách mượn sách theo tên bạn đọc