Systemet för upptäckt av meningsgränser (SBD) är normalt ganska känsligt för genrer av data som systemet är utbildat på. Genren för data hänvisas ofta till förskjutningar av textämnen och nya språkdomäner. Även om nya detektionsmodeller kan omskolas för olika språk eller nya textgenrer, måste den tidigare modellen kastas bort och skapandeprocessen måste startas om från grunden. I detta dokument presenterar vi ett flerspråkigt system för att upptäcka meningsgränser (iSentenizer-) för danska, tyska, engelska, spanska, nederländska, franska, italienska, portugisiska, grekiska, finska och svenska språk. Det föreslagna systemet kan upptäcka meningsgränserna för en blandning av olika textgenrer och språk med hög noggrannhet. Vi använder i + Learning algoritm, en inkrementell träd lärande arkitektur, för att bygga systemet. iSentenizer-, inom ramen för det inkrementella lärandet, är anpassningsbar till text av olika ämnen och Roman-alfabet språk, genom att slå samman nya data till befintlig modell för att lära sig den nya kunskapen stegvis genom översyn i stället för omskolning. Systemet har i stor utsträckning utvärderats på olika språk och textgenrer och har jämförts mot två toppmoderna SBD-system, Punkt och MaxEnt. De experimentella resultaten visar att det föreslagna systemet överträffar de andra systemen på alla datauppsättningar.
ISentenizer-μ systemet REF ) presenterade en inkrementell träd lärande arkitektur för att upptäcka meningsgränser i en blandning av olika text genrer och språk.
iSentenizer-μ: Multilingual Sentence Boundary Detection Model
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}