We tried assigning weights using a

We tried assigning weights using a Gaussian weighting scheme, where weights decrease polynomially with istance from a certain mean frequency. This decreases the importance of both infrequent and too-frequent terms. Though the mean and variance must be picked arbitrarily (since the actual frequencies are in a Zipf distribution), some of the parameters we tried seemed to work.

Results (Vietnamese) 1:

Chúng tôi đã cố gắng giao trọng lượng bằng cách sử dụng một đề án Gaussian nặng, nơi trọng lượng giảm polynomially với istance từ một tần số có nghĩa là nhất định. Điều này giảm tầm quan trọng của cả hai không thường xuyên và quá thường xuyên. Mặc dù có ý nghĩa và phương sai phải được chọn tùy tiện (vì các tần số thực tế là trong một phân phối Zipf), một số các tham số chúng tôi đã cố gắng dường như làm việc.

Results (Vietnamese) 2:

Chúng tôi đã cố gắng gán trọng số sử dụng một chương trình trọng Gaussian, nơi mà trọng lượng giảm đa thức với istance từ một tần số trung bình nhất định. Điều này làm giảm tầm quan trọng của cả hai điều kiện không thường xuyên và quá thường xuyên. Mặc dù giá trị trung bình và phương sai phải được chọn tùy ý (kể từ khi tần số thực tế đang ở trong một phân phối Zipf), một số các thông số chúng tôi đã cố gắng dường như làm việc.