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Tilburg Memory Based Learner

MBL (Memory-Based Learning, apprendimento basato sulla memoria) è un metodo di apprendimento macchina applicabile ad una vasta gamma di compiti in NLP (Natural Language Processing, elaborazione del linguaggio naturale).

TiMBL (Tilburg Memory Based Learner, apprendimento basato sulla memoria di Tilburg) è uno strumento per ricerca NLP e per molti altri domini dove i compiti di classificazione sono appresi da esempi. È un'implementazione efficiente del classificatore dei k vicini più prossimi.

Le funzionalità di TiMBL sono:

 * implementazione veloce, basata su alberi decisionali della
   classificazione dei k vicini più prossimi;
 * implementazione degli algoritmi IB1 e IB2, IGTree, TRIBL e TRIBL2;
 * metriche di similarità: Overlap, MVDM, Jeffrey Divergence, prodotto
   Dot, Cosine;
 * metriche che pesano caratteristiche: guadagno di informazione, rapporto
   di guadagno, chi quadrato, varianza condivisa;
 * metriche che pesano distanza: inversa, lineare inversa, decadimento
   esponenziale;
 * opzioni di verbosità esaustive per ispezionare insiemi di vicini più
   prossimi;
 * funzionalità di server e API esaustiva;
 * test leave-one-out veloce e cross-validazione interna;
 * e gestisce pesi d'esempio definiti dall'utente.

TiMBL è un prodotto del Centre of Language and Speech Technology (Radboud University, Nijmegen, Paesi Bassi), l'ILK Research Group (Tilburg University, Paesi Bassi) e il CLiPS Research Centre (University of Antwerp, Belgio).

Se si fa ricerca in NLP, timbl probabilmente sarà utile.

Tags: Implemented in: C++, Role: Program

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