Markov-driven POS tagger
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
- EURECOM
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- France
- Pubblicato
- 1 June 1994
- Autori
- Bernard Merialdo
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Part-of-speech tagging
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.
- parametri
- 2.4M
- Dati di addestramento
- 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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Citazioni
- 788
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Tagging English Text with a Probabilistic Model
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Markov-driven POS tagger è stato pubblicato da EURECOM, nel paese registrato come France, durante June 1994. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di part-of-speech tagging.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
Markov-driven POS tagger — domande comuni
Markov-driven POS tagger— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da EURECOM, basato su France, un'organizzazione categorizzata come academia.
Markov-driven POS tagger— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 1994. 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.
Markov-driven POS tagger— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di part-of-speech tagging. 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.
Markov-driven POS tagger— 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.
Markov-driven POS tagger— 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.
Markov-driven POS tagger— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 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. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
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.