Markov-driven POS tagger
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- EURECOM
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- France
- Publié
- 1 June 1994
- Auteurs
- Bernard Merialdo
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Part-of-speech tagging
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 2.4M
- Données d'entraînement
- tokens
"The total number of free parameters is then: (Nw - 1).NT + (NT - 1).NT.NT." Where: Nw= Vocabulary size NT = Number of tags "In the treebank 159 different tags are used. These tags were projected on a smaller system of 76 tags designed by Evelyne Tzoukermann and Peter Brown (see Appendix). The results quoted in this paper all refer to this smaller system" So NT = 76 https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001/ There is no direct reference to Nw, but the data is from "Lexicon and grammar in prob…
"We use the "treebank" data described in Beale (1988). It contains 42,186 sentences (about one million words) from the Associated Press." https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001.pdf
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Citations
- 788
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Tagging English Text with a Probabilistic Model
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Markov-driven POS tagger a été publié par EURECOM, dans le pays enregistré comme France, durant June 1994. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de part-of-speech tagging.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
Markov-driven POS tagger — questions courantes
Markov-driven POS tagger— qui l'a créé ?
Il a été publié par EURECOM, basé sur France, une organisation catégorisée comme academia.
Markov-driven POS tagger— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 1994. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Markov-driven POS tagger— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de part-of-speech tagging. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Markov-driven POS tagger— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Markov-driven POS tagger— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Markov-driven POS tagger— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.4M. "The total number of free parameters is then: (Nw - 1).NT + (NT - 1).NT.NT." Where: Nw= Vocabulary size NT = Number of tags "In the treebank 159 different tags are used. These tags were projected on a smaller system of 76 tags designed by Evelyne Tzoukermann and Peter Brown (see Appendix). The results quoted in this paper all refer to this smaller system" So NT = 76 https://www.aclweb.org/anthology/J94-2001/ There is no direct reference to Nw, but the data is from "Lexicon and grammar in probabilistic tagging of written English." which says "(the new CLAWS lexicón has almost 26,500 entries)" So tentatively Nw=26500 https://dl.acm.org/doi/10.3115/982023.982049. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.