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Deutsch lernen und sich optimal auf die DTZ-Prüfung vorbereiten. - Deutsch-Test für Zuwanderer, A2/B1 ; Übungsheft, CD : Deutsch lernen und sich optimal auf die DTZ-Prüfung vorbereiten. -
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Frankfurt am Main : Telc, 2015
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BLLDB
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UB Frankfurt Linguistik
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Deutsch lernen und sich optimal auf die DTZ-Prüfung vorbereiten. - Deutsch-Test für Zuwanderer, A2/B1 ; Übungsheft, Buch : Deutsch lernen und sich optimal auf die DTZ-Prüfung vorbereiten. -
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Frankfurt am Main : Telc, 2015
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BLLDB
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UB Frankfurt Linguistik
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An examination of the associations among multiple memory systems, past tense, and vocabulary in typically developing 5-year-old children
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In: Journal of Speech, Language, and Hearing Research (2015)
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Sex differences in past tense overregularization
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In: Developmental Science (2015)
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Children's use of gesture to resolve lexical ambiguity
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In: Developmental Science (2015)
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Sex differences in past tense overregularization
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In: Developmental Science (2015)
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РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЗАПРОСОВ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
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БАРЫШНИКОВА НАДЕЖДА ЮРЬЕВНА. - : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова», 2015
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АКЦЕНТОЛОГИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ ПО РУССКОМУ ЯЗЫКУ И КУЛЬТУРЕ РЕЧИ ДЛЯ ДАГЕСТАНСКОЙ СТУДЕНЧЕСКОЙ АУДИТОРИИ
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ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ТЕСТА ВЕКСЛЕРА И ТЕСТА РЕЧЕВОГО РАЗВИТИЯ В ИРАНСКОЙ ВЫБОРКЕ ДЕТЕЙ С СИНДРОМОМ ДЕФИЦИТА ВНИМАНИЯ И ГИПЕРАКТИВНОСТИ (СДВГ)
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КАРАМПУР РАХЕЛЕ. - : Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гуманитарный университет", 2015
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Stratégies de sélection des exemples pour l’apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels
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In: Actes de la conférence TALN 2015 ; Conférence TALN 2015 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01206847 ; Conférence TALN 2015, Jun 2015, Caen, France (2015)
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Abstract:
National audience ; Nowadays, many NLP problems are modelized as supervised machine learning tasks. Consequently, the cost of the expertise needed to annotate the examples is a widespread issue. Active learning offers a framework to that issue, allowing to control the annotation cost while maximizing the classifier performance, but it relies on the key step of choosing which example will be proposed to the expert.In this paper, we examine and propose such selection strategies in the specific case of Conditional Random Fields (CRF) which are largely used in NLP. On the one hand, we propose a simple method to correct a bias of certain state-of-the-art selection techniques. On the other hand, we detail an original approach to select the examples, based on the respect of proportions in the datasets. These contributions are validated over a large range of experiments implying several tasks and datasets, including named entity recognition, chunking, phonetization, word sens disambiguation. ; Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d’apprentissage supervisé.De ce fait, le coût des annotations des exemples par l’expert représente un problème important. L’apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d’annotation tout en maximisant, on l’espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l’expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d’une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l’état de l’art. D’autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s’appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien-fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d’entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; active learning; apprentissage actif; apprentissage semi-supervisé; champs aléatoires conditionnels; conditional random fields; CRF; semi-supervised learning; statistical test of proportion; test statistique de proportion
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01206847
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Implicit statistical learning is directly associated with the acquisition of syntax
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In: Developmental Psychology (2015)
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Short text authorship attribution via sequence kernels, Markov chains and author unmasking: An investigation
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In: Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ; http://acl.ldc.upenn.edu/W/W06/#W06-1600 (2015)
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The Theory and Practice of SALT
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In: Proceedings of NASA Formal Methods Symposium 2011 (2015)
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Differenzielle Validität von Mathematiktestaufgaben für Kinder mit nicht-deutscher Familiensprache ...
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Haag, Nicole. - : Humboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät, 2015
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Bewegungsorientierte Sprachbildung in der frühen Kindheit. Eine empirische Studie zur bewegungsorientierten Sprachbildung im Krippenalltag unter Berücksichtigung familiärer Einbindung ...
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Sprachliche Heterogenität im Musikunterricht ... : Teaching as communication. A contingency-based approach ...
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