애플 파이 파서 Apple pie parser와 복문 Detect Algorithm의 결과 비교

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	애플 파이 파서 Apple pie parser와 복문 Detect Algorithm의 결과 비교 , or, so 1. 복문일 경우 Apple Pie Parser가 복문의 범위를 scoping 하는 위치가 몇% correct한가? 2. 원인 분석 3. Sentence가 복문 or 중문인 두 문장 이상의 합쳐진 문장일 때 문장의 끝을 알아내는 Algorithm 기술 4. 자신의 Algorithm의 Accuracy를 표시 Apple pie parser 알고리즘, Algorithm scoping, 애플 파이 파서 Apple pie parser와 복문 Detect Algorithm의 결과 비교,	페이지 9페이지 가격 1,000원 등록일 2003.12.24 파일종류 워드(doc) 참고문헌 있음 최근 2주 판매 이력 없음
	애플 파이 파서(Apple pie parser)를 이용한 that절 구분하기 1. That가 지시형용사인지 관계 대명사인지 알아내는 Algorithm 기술. 1-1. 전체 Corpus자료를 APP에서 Simulation한 결과 분 THAT 포함 전체 문장 수 약 260문장 지시 형용사 문장의 수 26 관계대명사 문장의 수 54 기타 용도 240 정확도 약 75% 기타 애플 파이 파서 that, Apple pie parser 지시형용사, 애플 파이 파서(Apple pie parser)를 이용한 that절 구분하기,	페이지 6페이지 가격 1,000원 등록일 2003.12.24 파일종류 워드(doc) 참고문헌 있음 최근 2주 판매 이력 없음
	애플 파이 파서(Apple pie parser) 로 분석 같은 보여지는 mode의 style등을 바꿀 수가 있음. 다른 type의 grammar rule과 사용자들의 많은 요구를 충족시키기 위해 유연성을 제공하기 위하여 수많은 parameter들이 존재 1. 기능 개요 2. 20 sentences test 3. Apple pie에 user에게 Open된 부분 검토 Apple pie parser 문장, parse corpus, 애플 파이 파서(Apple pie parser) 로 분석,	페이지 8페이지 가격 1,000원 등록일 2003.12.24 파일종류 워드(doc) 참고문헌 있음 최근 2주 판매 이력 없음
	애플 파이 파서로 (Apple pie parser) 정확도 분석 3. 원인 분석. 원인을 분석하면 여러 가지의 경우가 있었으나 다음과 같은 유형이 대부분 이었다. Case 1: 관계사의 That을 형용사의 That으로 취급하여 뒤의 단어까지 같이 Scoping하는 문제 Case 2: 관계사의 That을 지시 대명사의 That으로 취급 애플 파이 파서 알고리즘, 인공지능 자연언어처리, 애플 파이 파서로 (Apple pie parser) 정확도 분석,	페이지 2페이지 가격 1,000원 등록일 2003.12.24 파일종류 워드(doc) 참고문헌 있음 최근 2주 판매 이력 없음
	Brill’s Tagger or Another 를 이용한 정확도 Simulation 3. 비교 결과 분석 Apple Pie Parser와 비교결과 Brill’s Tagger 약 10% 정도 성능이 향상되었으며 APP에 비하여 보다 정확한 품사로 Tagging이 가능 하였습니다. 하지만 잘못 Tagging된 경우를 분석하면 앞의 APP에서 나왔던 것과 유사한 원인이지만 빈도 Brill’s Tagger Corpus, Apple Pie Parser 자연언어처리, Brill’s Tagger or Another 를 이용한 정확도 Simulation,	페이지 3페이지 가격 1,000원 등록일 2003.12.24 파일종류 워드(doc) 참고문헌 있음 최근 2주 판매 이력 없음

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