Automated WSD via WordNet

Pesi chiusi University of Sussex July 2004

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
University of Sussex
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Pubblicato
1 July 2004
Autori
D McCarthy, R Koeling, J Weeds

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Word sense disambiguation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

They do two experiments, one on a dataset of 5.000 tagged words and another one on two datasets containing a total of around 40 million words, of which they only select 38 unique words and manually annotate the senses? I think the first one is more representative

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Citazioni
475

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Finding Predominant Word Senses in Untagged Text
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Automated WSD via WordNet è stato pubblicato da University of Sussex, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante July 2004. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di word sense disambiguation.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Risposte

Automated WSD via WordNet — domande comuni

01

Automated WSD via WordNet— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

02

Automated WSD via WordNet— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Sussex, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.

03

Automated WSD via WordNet— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2004. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

04

Automated WSD via WordNet— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di word sense disambiguation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

05

Automated WSD via WordNet— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

06

Automated WSD via WordNet— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.