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BSA2021_Google:面向英语使用者的模型,可预测法语书面文字的难度
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2021年大规模分析-Google小组 弗朗西斯·鲁克斯图尔(16-821-738) 大卫·内特(16-828-220) 鲁伊·鲁耶尔·莫奈(LoïcRouiller-Monay)(16-832-453) 目录 介绍 解决问题的方法 贡献 参考书目 1.简介 项目前提 您已决定与您的两个大学朋友成立一家名为“ LingoRank”的创业公司,并成为百万富翁。 您必须在六月之前为您的投资者创建概念证明。 您的创业公司将彻底改变人们学习外语并变得更好的方式。 您已经注意到,为了提高新外语的技能,阅读该外语文本很重要。 这些文本必须是读者的语言级别。 但是,很难找到与某人的知识水平(A1至C2)接近的文本。 您已决定为讲英语的人建立一个模型,该模型可以预测法语书面文本的难度。 然后可以在例如推荐系统中使用它来推荐适合某人的语言水平的文本(例如,最新新闻)。 如果某人的法语水平为A1,则不能
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BSA2021_Google-main
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Real-Time Web Text Classification and Analysis of Reading Difficulty.pdf 1.12MB
Comparing Machine Learning Classification Approaches for Predicting Expository Text Difficulty.pdf 90KB
Predicting_reading_difficulty_with_statistical_language_models.pdf 115KB
Applying Natural Language Processing and Hierarchical Machine Learning Approaches to Text Difficulty Classification.pdf 887KB
Automatic Text Difficulty Classifier Assisting the Selection Of Adequate Reading Materials For European Portuguese Teaching.pdf 417KB
S_E_Petersen_Natural_language_processing_tools_for_reading.pdf 730KB
Evolutionary Data Measures- Understanding the Difficulty of Text Classification Tasks .pdf 589KB
Project2021_BigScaleAnalytics.pdf 261KB
BSA - research findings.docx 495KB
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彷徨的牛
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