Automated WSD via WordNet

Gesloten gewichten University of Sussex July 2004

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
University of Sussex
Organisatietype
Academia
Land
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Gepubliceerd
1 July 2004
Auteurs
D McCarthy, R Koeling, J Weeds

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Word sense disambiguation

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

Training gegevens
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

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Citaties
475

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Finding Predominant Word Senses in Untagged Text
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Over dit model

Automated WSD via WordNet werd gepubliceerd door University of Sussex, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens July 2004. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van word sense disambiguation.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Antwoorden

Automated WSD via WordNet — veelgestelde vragen

01

Automated WSD via WordNet— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

02

Automated WSD via WordNet— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Sussex, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als academia.

03

Automated WSD via WordNet— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in July 2004. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

04

Automated WSD via WordNet— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van word sense disambiguation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

05

Automated WSD via WordNet— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.

06

Automated WSD via WordNet— is het open-source?

De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.