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1. Maschinelles Lernen von Aspekten des deutschen Wortakzents

   Autor*in: Rapp, Stefan

   Erschienen: 1999

   • Bibliographische Angaben
   • Zugang

   Volltext:	https://d-nb.info/1050979575/34 http://elib.uni-stuttgart.de/opus/volltexte/1999/391/
   Zitierfähiger Link:	https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:93-opus-3919

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   Quelle:	BASE Fachausschnitt Germanistik
   Sprache:	Deutsch
   Medientyp:	Unbestimmt
   Format:	Online
   DDC Klassifikation:	Germanische Sprachen; Deutsch (430)
   Lizenz:	kostenfrei

2. Maschinelles Lernen von Aspekten des deutschen Wortakzents

   Autor*in: Rapp, Stefan

   Erschienen: 1999

   Verlag:  Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart, Stuttgart

   • Bibliographische Angaben
   • Zugang
   • Export

   Zugang:

   Resolving-System Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Verlag (kostenfrei)

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   RIS-Format   BibTeX-Format

   Quelle:	Verbundkataloge
   Sprache:	Deutsch
   Medientyp:	Buch (Monographie)
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	urn: urn:nbn:de:bsz:93-opus-3919
   Schlagworte:	Wortakzent; Wortakzent ; Prognose ; Maschinelles Lernen
   Umfang:	Online-Ressource
   Bemerkung(en):	In: Word stress. Stuttgart : Universität, 1995 (Arbeitspapiere des Instituts für Maschinelle Sprachverarbeitung 2,2). - S. 149-240

3. Maschinelles Lernen von Aspekten des deutschen Wortakzents

   Autor*in:

   Erschienen: 1995

   Verlag:  Universität Stuttgart , Fakultät Philosophie, [S.l.]

   • Bibliographische Angaben
   • Inhaltsangaben
   • Zugang
   • Export

   Augsburg: Universitätsbibliothek Augsburg

   Standort:

   Universitätsbibliothek Augsburg

   Fernleihe:

   uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

   Link zum Verbundkatalog:

   Bibliotheksverbund Bayern (BVB)

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   RIS-Format   BibTeX-Format

   Hinweise zum Inhalt

   Volltext (kostenfrei)

   Quelle:	Verbundkataloge
   Beteiligt:	Rapp, Stefan (Sonstige)
   Sprache:	Deutsch
   Medientyp:	Buch (Monographie)
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	urn: urn:nbn:de:bsz:93-opus-3919
   RVK Klassifikation:	GC 5210
   Schlagworte:	Deutsch; Maschinelles Lernen; Wortakzent
   Umfang:	Computerdatei
   Bemerkung(en):	Aus: Arbeitspapiere des Instituts für Maschinelle Sprachverarbeitung ; 2,2 (1995), S. 149 - 240

4. Applying co-training to reference resolution

   Autor*in: Müller, Mark-Christoph ; Rapp, Stefan ; Strube, Michael

   Erschienen: 2022

   Verlag:  Stroudsburg, Pennsylvania : Association for Computational Linguistics ; Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)

   In this paper, we investigate the practical applicability of Co-Training for the task of building a classifier for reference resolution. We are concerned with the question if Co-Training can significantly reduce the amount of manual labeling work and... mehr

   • Bibliographische Angaben
   • Zugang
   • Beschreibung

   Volltext:	https://ids-pub.bsz-bw.de/frontdoor/index/index/docId/11164 https://ids-pub.bsz-bw.de/files/11164/Mueller_Rapp_Strube_Applying_co_training_2002.pdf
   Zitierfähiger Link:	https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mh39-111649 https://doi.org/10.3115/1073083.1073142

   In this paper, we investigate the practical applicability of Co-Training for the task of building a classifier for reference resolution. We are concerned with the question if Co-Training can significantly reduce the amount of manual labeling work and still produce a classifier with an acceptable performance.

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   Quelle:	BASE Fachausschnitt Germanistik
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Konferenzveröffentlichung
   Format:	Online
   DDC Klassifikation:	Sprache (400)
   Schlagworte:	Computerlinguistik; Korpus
   Lizenz:	creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess