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2013-05-23 12:21
求翻译：Experimental results demonstrate that modeling context with DMMs improves performance when combined with a variety of first-stage (semantic) auto-taggers, compared to using the first-stage auto-taggers alone. Moreover, the generative DMM-based approach generally outperforms other, discriminative approaches to modeling 是什么意思？ 待解决
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Experimental results demonstrate that modeling context with DMMs improves performance when combined with a variety of first-stage (semantic) auto-taggers, compared to using the first-stage auto-taggers alone. Moreover, the generative DMM-based approach generally outperforms other, discriminative approaches to modeling
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
实验结果表明，当与各种第一级（语义）自动标注器，相比于单独使用所述第一级的自动标注器结合了建模上下文的DMM可以提高性能。
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2013-05-23 12:23:18
实验结果展示塑造有DMMs的那上下文改进表现，当与各种各样的初级(语义)自动标注器结合，与使用单独初级自动标注器比较。而且，生产基于DMM的方法通常胜过其他，对塑造上下文的有差别方法。当训练在微弱地被标记的数据时，它的优势是更加坦率的。
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2013-05-23 12:24:58
实验性结果展示塑造上下文与DMMs的那改进表现，当与各种各样的初级语义 (自动标注器) 结合，与使用单独时初级自动标注器比较。 而且，生产基于DMM的方法一般胜过其他，对塑造上下文的有差别方法。 当训练在微弱地被标记的数据时，它的优势是更加坦率的。 审查表现每个标记类别显露基于DMM的上下文塑造极大有益于经验主义地被观察频繁地co发生与其他标记标记的那些类别。
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2013-05-23 12:26:38
实验结果表明建模与 DMMs 上下文可以提高性能时加上各式各样的第一阶段 （语义） 自动球手相比，使用第一阶段汽车-球手单。此外，生成基于 DMM 的途径一般优于其他的判别方法来建模方面。它的优势是更坦率直言的训练微弱地标记的数据时。检查每个标记类别性能揭示那基于 DMM 的上下文建模最显著的好处那些类别的经验主义地观察经常同时出现的情况与其他标记的标记。
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2013-05-23 12:28:18
实验结果证明有 DMMs 模拟内容改善被与各种第一阶段结合起来时的表现 ( 语义 ) 自动附加物，与相比使用第一阶段的自动附加物单独。此外，生成基于 DMM 的方法通常超过对于模拟内容的其它，歧视的方法。其优越在软弱无力地标为的数据上训练时更被坦率地讲。每标记类别调查演出透露明显模拟大多数的基于 DMM 的内容有益于但凭经验观察了经常以其他标记共同出现的标记的那些分类。
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