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SYMBOL PREDICTION WITH GAPPED SEQUENCE MODELS

机译:带间隙序列模型的符号预测

摘要

A symbol prediction method includes storing a statistic for each of a set of symbols w in at least one context, each context including a string of k preceding symbols and a string of l subsequent symbols, the statistic being based on observations of a string kwl in training data. For an input sequence of symbols, a prediction is computed for at least one symbol in the input sequence, based on the stored statistics. The computing includes, where the symbol is in a context in the sequence not having a stored statistic, computing the prediction for the symbol in that context based on a stored statistic for the symbol in a more general context.
机译:符号预测方法包括在至少一个上下文中存储符号集合w中的每一个的统计量,每个上下文包括k个先前符号的字符串和1个后续符号的字符串,该统计基于对字符串kwl in的观察。训练数据。对于输入的符号序列,基于所存储的统计信息,为输入序列中的至少一个符号计算预测。该计算包括,在符号处于序列中没有存储统计的上下文中的情况下,基于在更一般的上下文中存储的符号的统计,在该上下文中计算对该符号的预测。

著录项

  • 公开/公告号US2018011839A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-01-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XEROX CORPORATION;

    申请/专利号US201615204306

  • 发明设计人 MATTHIAS GALLÉ;MATÍAS HUNICKEN;

    申请日2016-07-07

  • 分类号G06F17/28;G06N99;G06N7;G10L15/26;G10L15/187;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:04:16

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