Semantic Taxonomy Induction

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language Structure Modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

Ma liczbę parametrów równą 0.1K. The main learning algorithm is a logistic classifier. The input is a matrix M, where the rows are pairs of words, and the columns (variables) are counts of occurrences of synthetic dependency paths between those two words. Since there are on the order of 10~100 different types of syntactic relationships, this is the number of length-1 paths, and thus the number of parameters if only length-1 paths are used. However, if the length of the paths considered is longer (say, 5), then the parameters would be on the order of (10~100)^5. It's not clear to me which is the case. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.

Zostało opublikowane w July 2006. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.