简介:广告(广告)选择在赞助搜索起一个重要作用,自从它是一个在上游的部件并且将重重地影响随后的拍卖机制的有效性。然而,大多数存在广告选择方法认为广告选择是一个相对独立的模块,并且仅仅考虑文字或在广告选择过程期间的在询问和关键词之间的语义匹配。在这份报纸,我们主张这条途径不是全球性最佳的。我们的建议是作为如此的一个优化问题提出广告选择,选择广告能和下游的部件工作(例如,拍卖机制)完成用户按的最大化,广告客户聚会福利,并且搜索引擎收入(我们作为市场目的叫这些客观函数的联合便于引用)。到这个目的,我们1)提取一捆特征代表每询问和关键词,并且2)训练印射特征到显示关键词是否被选择的一个二进制变量的一个机器学习模型,由最大化上述的市场目的。这形式化似乎相当自然;然而,因为市场目的是非凸的,它是技术上困难的,不连续,并且由于评价和秒价格考虑模型参数的indifferentiable在拍卖机制统治。处理挑战,我们建议市场目的概率的近似,它是光滑的并且能被常规优化技术有效地优化。我们测试从一个商业搜索引擎用赞助搜索日志与我们的建议方法学习的广告选择模型。试验性的结果证明我们的方法罐头显著地在调查下面在所有度量标准上超过几个广告选择算法。
简介:Existingglobalmicrocodecompactionapproacheshaveallassumedatargetarchitecturethathasmicrooperationconflictsanddatadependenciesasthetwofundamentalcompactionconstraints.However,newpracticalmicromachinefeaturesdemandthatthetimingconstraintbeintroducedintothetraditionalcompactionmodeltoguaranteecompactioncorrectness.Thispaperstartsbyananalysisonthenatureoftimingconstraints,thenmodifiestherulesformicrooperationmotions,presentsanalgorithm,TST,basedonTraceScheduling,forglobalcompactionundertimingconstraints,andfinallyshowsresultsofexperiments.
简介:Globalpropertyisthenecessaryconditionwhichmustbesatisfiedbytheprovableformulas.Itcanhelptofindoutsomeunprovableformulathatdoesnotsatisfysomeglobalpropertybeforeprovingitusingformalautomatedreasoningsystems,thustheefficiencyofthewholesystemisimproved.ThispaperpresentssomeglobalpropertiesofvalidformulasinmodallogicK.Suchpropertiesarestructurecharactersofformulas,sotheyaresimpleandeasytocheck.Atthesametime,someglobalpropertiesofKunsatisfiableformulasetarealsogiven.
简介:中国新词在中国自然语言处理是特别地有问题的。与因特网和信息爆炸的快开发,在中国自然语言处理为应用程序得到一本完全的系统词典是不可能的,当从字典的新词总是正在被创造。新词鉴定并且POS标注的过程通常被分开,词汇信息的特征不能充分被使用。没有被预先分割,一个潜伏的歧视的模型,联合潜伏的动态有条件的随机的地(LDCRF)和semi-CRF的力量,被建议从中国文本不管新词的类型同时地和他们的POS检测新词。不同于semi-CRF,在建议潜伏的歧视的模型,LDCRF被使用产生候选人实体,它加速训练速度并且减少计算费用。建议隐藏的semi-CRF的复杂性能被从LDCRF的产量建模的Nbest调节隐藏的变量的数字和候选人实体的数字进一步调整。一个new-word-generating框架为模型训练并且测试被建议,在哪个下面新词的定义和分布在真实文本遵循。全球特征叫了全球碎片特征因为新词鉴定被采用。我们从SIGHAN-6在语料库上测试了我们的模型。试验性的结果证明建议方法能够检测甚至低的频率和他们有令人满意的结果的POS标签的新词。建议模型与最先进的模型一起竞争地表演。
简介:Inthispaperanewtext-independentspeakerverificationmethodGSMSVisproposedbasedonlikelihoodscorenormalization.Inthisnovelmethodaglobalspeakermodelisestablishedtorepresenttheuniversalfeaturesofspeechandnormalizethelikelihoodscore.Statisticalanalysisdemonstratesthatthisnormalizationmethodcanremovecommonfactorsofspeechandbringthedifferencesbetweenspeakersintoprominence.Asaresulttheequalerrorrateisdecreasedsignificantly,verificationprocedureisacceleratedandsystemadaptabilitytospeakingspeedisimproved.
简介:“钢之炼金术士”超感人MV——《兄弟》一首十分动人的歌曲,耐人寻味。对权力幻想的唾弃,对人体炼金术的质疑,对等价法则的违背——“没有失去就没有获得”