Wie GATE maschinelles Lernen (Textklassifizierung) verarbeitet?

Question

den folgenden Satz als exmaple Taking (von GATE Dia offizielle Tutorial bekommen: Modul 11 ​​https://gate.ac.uk/sale/talks/gate-course-may10/track-3/module-11-ml-adv/):

I wurde die Einheit auf Lager und Lieferung am nächsten Tag wurde mir gesagt. Nach ein paar Tagen habe ich sie gejagt, um zu erfahren, dass es einen Fehler gab, keine auf Lager. Nach ein paar Tagen wieder gejagt, noch keine Bestandsaufnahme fand dann heraus, dass sie mich von Anfang an in Rechnung gestellt hatten. So haben sie mein Geld seit über einer Woche - habe keine Ahnung, wann sie Aktien haben werden - und ich habe alles getan. Trotz allem, was andere in acht Jahren Internet-Shopping sagen, gibt es bisher keine Erfahrungen.

Wenn der ganze Satz als eine Annentation markiert und als eine Instanz in GATE Machine Learning PR behandelt wird (das Batch-Lernen), wie würde das GATE den Lernprozess verarbeiten?

Ich habe zwei Vermutungen. Zum einen markiert das GATE automatisch alle Wörter im Satz mit Bedeutungen in der menschlichen Sprache und sammelt diese Merkmale, um ein Klassifikationsmodell zu erstellen. Der andere ist GATE, der einfach den Satz in einen mathematisch variablen Vektor umwandelt und das Modell nach linguistischen Merkmalen trainiert, wie zum Beispiel wie viele Substantive adj und adv verwendet werden.

Ich bin mir nicht sicher, welcher ist richtig oder ob es eine andere Erklärung für den Prozess geben wird. Hoffe, jemand könnte eine Bestätigung oder irgendwelche releated Informationen geben.

Vielen Dank!

Answer 1

GATE Erstellen Sie ein Modell basierend auf Ihren Definitionen in der Konfigurations-XML-Datei. Mit Ausnahme des Instanztyps können Anmerkungen wie Token (mit Features root, POS, ..) oder N-Gramme oder eigene Anmerkungen (mit Features), die durch JAPE-Regeln erstellt wurden, vorhanden sein. Gate wird die Definitionen verwenden und ein Modell erstellen.