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Package: timbl (6.5-3)

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틸부르프 메모리 기반 학습자

Memory-Based Learning (메모리 기반 학습/MBL)은 자연어 처리 (NLP)의 다양한 작업에 적용할 수 있는 기계 학습 방법입니다.

틸부르프 메모리 기반 학습자, TiMBL,은 NLP 연구를 위한 도구이며, 예제로 분류 작업을 배운 다른 많은 도메인을 위한 도구입니다. k-근접 이웃 분류자의 효과적 구현입니다.

TiMBL의 기능: 

 * k-근접 이웃 분류자의 빠른 의사 결정 트리 기반 구현;
 * IB1 및 IB2, IGTree, TRIBL, 및 TRIBL2 알고리즘 구현;
 * 유사성 지표: 중복, MVDM, Jeffrey Divergence, Dot 제품, 코사인;
 * 기능 가중치 지표: 정보 획득, 게인 비율, 카이 제곱, 공유 분산;
 * 거리 가중치 지표: 역, 역 선형, 기하급수적 감쇠;
 * 가장 근접한 이웃 세트를 검사하는 매우 자세한 옵션;
 * 서버 기능 및 광범위한 API;
 * 빠른 leave-one-out 테스팅 및 내부 교차 확인;
 * 그리고 사용자 정의 예제 가중치 처리.

TiMBL은 언어 및 음성 기술 센터 (Radboud University, Nijmegen, The Netherlands), ILK 연구소 그룹 (Tilburg University, The Netherlands) 및 CLiPS 연구소 센터 (University of Antwerp, Belgium)의 제품입니다.

NLP에서 과학 연구를 한다면, timbl은 당신에게 유용할 것 입니다.

Tags: Implemented in: C++, Role: Program

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