Resumen

El método basado en estadísticas ignora las restricciones semánticas en el área de entrenamiento de la rama del modelo de gramática inglesa y no es capaz de identificar la información de orientación de manera efectiva. Este documento discute sistemáticamente la estrecha relación entre el filtrado del modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa, la recuperación del modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa y el aprendizaje automático. Al analizar el papel de la situación en la comprensión del modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa, se determina la relación entre el modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa y el modelo de situación, así como la correlación entre las características del modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa y el modelo de situación, y luego se proponen un conjunto de métodos de filtrado para el modelo de entrenamiento de la rama del área de gramática inglesa. En la actualidad, hay pocos estudios de investigación sobre el filtrado de ses

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Estadísticas; Restricciones semánticas; área de gramática inglesa; Modelo de entrenamiento de ramas; Aprendizaje automático; Métodos de filtrado; Análisis semántico
• Keywords:Statistics; Semantic constraints; English grammar area branch training model; Machine learning; Filtering methods; Semantic analysis