This page uses JavaScript and requires a JavaScript enabled browser.Your browser is not JavaScript enabled.
This page uses JavaScript and requires a JavaScript enabled browser.Your browser is not JavaScript enabled.
دانشگاه آزاد اسلامی اصفهان(خوراسگان)
منو
درگاههای جستجو
مدارک
جستجوی پیشرفته
مرور
جستجو در سایر کتابخانه ها
مستندات
جستجوی پیشرفته
مرور
منابع دیجیتال
تمام متن
اصطلاحنامه
درختواره
پرسش و پاسخ
سوالات متداول
پرسش از کتابدار
پیگیری پرسش
ورود
ثبت نام
راهنما
خطا
رکورد قبلی
رکورد بعدی
"
St at ist ical machine learning for information retrieval
"
Document Type
:
Latin Dissertation
Language of Document
:
English
Record Number
:
150717
Doc. No
:
ET22509
Main Entry
:
Adam Berger
Title Proper
:
St at ist ical machine learning for information retrieval
Note
:
This document is digital این مدرک بصورت الکترونیکی می باشد
Abstract
:
Probably the most important single component of this framework is a parametric sta-tistical model of word relatedness. A longstanding problem in IR has been t o develop amathematically principled model for document processing which acknowledges t h a t one se-quence of words may be closely related t o another even if the pair have few (or no) wordsin common. The fact t h a t a document contains the word automobile, for example, sug-gests t h a t it may be relevant t o the queries Where can I find information on motorvehicles? and Tell me about car transmissions, even though the word automobileitself appears nowhere in these....-...,..tested for theQ1 PC1 bus cardBoth these projects mere sofixare des elopment efforts tonards contributing to dlfferentaspects of Roboucs and lZ1echatronics projects m the Controls and Roboucs Group..
Subject
:
Electericl tess
:
برق
electronic file name
:
TL45730.pdf
Title and statement of responsibility and
:
St at ist ical machine learning for information retrieval [Thesis]
http://localhost/site/catalogue/150717
آدرس ثابت
پیوستها
عنوان :
نام فایل :
نوع عام محتوا :
نوع ماده :
فرمت :
سایز :
عرض :
طول :
TL45730.pdf
TL45730.pdf
پایان نامه لاتین
متن
application/octet-stream
15.05 MB
85
85
نمایش
نظرسنجی