telerik pdf viewer mvc : Paste picture to pdf Library application component .net windows wpf mvc ROLC11-online0-part744

Running Head:  “Online Bayesian Word Segmentation” 
Article Type: Full Article 
Title: Online Learning Mechanisms for Bayesian Models of Word Segmentation 
Authors: Lisa Pearl, Sharon Goldwater, Mark Steyvers 
Affiliations: 
Lisa Pearl: Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine 
Sharon Goldwater: School of Informatics, University of Edinburgh 
Mark Steyvers: Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine 
Full Address for Correspondence: 
Lisa Pearl 
Department of Cognitive Sciences 
3151 Social Science Plaza 
University of California 
Irvine, CA 92697-5100 
Phone: 949-824-0156 
Fax: 949-824-2307 
Email: lpearl@uci.edu 
Paste picture to pdf - copy, paste, cut PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed tutorial for copying, pasting, and cutting image in PDF page using C# class code
how to copy and paste a pdf image; how to copy and paste a picture from a pdf
Paste picture to pdf - VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for How to Cut or Copy an Image from One Page and Paste to Another
copying a pdf image to word; copy picture from pdf to powerpoint
Abstract 
In recent years, Bayesian models have become increasingly popular as a way of 
understanding human cognition.  Ideal learner Bayesian models assume that cognition can be 
usefully understood as optimal behavior under uncertainty, a hypothesis that has been supported 
by a number of modeling studies across various domains (e.g., Griffiths & Tenenbaum, 2005; Xu 
& Tenenbaum, 2007).  The models in these studies aim to explain why humans behave as they 
do given the task and data they encounter, but typically avoid some questions addressed by more 
traditional psychological models, such as how the observed behavior is produced given 
constraints on memory and processing.  Here, we use the task of word segmentation as a case 
study for investigating these questions within a Bayesian framework.  We consider some 
limitations of the infant learner, and develop several online learning algorithms that take these 
limitations into account.  Each algorithm can be viewed as a different method of approximating 
the same ideal learner. When tested on corpora of English child-directed speech, we find that the 
constrained learner’s behavior depends non-trivially on how the learner's limitations are 
implemented. Interestingly, sometimes biases that are helpful to an ideal learner hinder a 
constrained learner, and in a few cases, constrained learners perform equivalently or better than 
the ideal learner.  This suggests that the transition from a computational-level solution for 
acquisition to an algorithmic-level one is not straightforward. 
Key words: algorithmic level, Bayesian models, computational level, English, ideal learning, 
online learning, processing limitations, word segmentation 
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
How to Insert & Add Image, Picture or Logo on PDF Page Using C#.NET. Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document.
paste image on pdf preview; how to copy a pdf image into a word document
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
project. Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document. Add images to any selected PDF page in VB.NET.
how to cut image from pdf; cut image from pdf online
1. Introduction 
Language acquisition can be thought of as an induction problem, where the child 
observes some finite set of linguistic data, and must generalize beyond those data to form a more 
abstract representation of the language that can be used to produce and understand novel forms.  
In recent years, there has been growing interest and success in examining induction problems in 
many areas of cognition using a rational analysis approach (Oaksford & Chater, 1998), often 
through the use of Bayesian models (Griffiths, Chater, Kemp, Perfors, & Tenenbaum, 2010; 
Griffiths, Kemp, & Tenenbaum, 2008; Tenenbaum, Griffiths, & Kemp, 2006).  These models are 
typically used to examine problems at Marr’s (1982) computational level of analysis, asking 
what the goal of the computation is and the general strategy by which it might be solved.  They 
are ideal learners, which solve the induction problem optimally given particular assumptions 
about internal representation and the information available to the learner.  Researchers have 
found that human behavior accords with that of the models in a number of domains, including 
language (e.g., Frank, Goodman, & Tenenbaum, 2009; Griffiths & Tenenbaum, 2005; 
Tenenbaum & Griffiths, 2001; Xu & Tenenbaum, 2007).  These results are useful for showing 
that humans can integrate data optimally in many cases, but due to their focus on the 
computational level of explanation, the models tell us very little about the actual processes and 
mechanisms by which humans might achieve these behaviors - what Marr (1982) termed the 
algorithmic level of analysis.  Indeed, one of the main criticisms of the Bayesian approach is that 
its frequent neglect of algorithmic-level explanations is unsatisfying to those who are interested 
in the processes by which humans make their inductive leaps (McClelland, Botvinick, Noelle, 
Plaut, Rogers, Seidenberg, & Smith, 2010).  Given the limitations on human cognitive abilities 
(e.g., memory and processing), what kinds of algorithms might actually be used to compute the 
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Support removing vector image, graphic picture, digital photo, scanned remove a specific image from PDF document page. Able to cut and paste image into another
copy image from pdf preview; copy pictures from pdf to word
VB.NET PDF remove image library: remove, delete images from PDF in
C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET Support removing vector image, graphic picture, digital photo, scanned or all image objects from PDF document in
how to copy pictures from pdf in; copy image from pdf to ppt
solutions that are optimal under a Bayesian model?  What kinds of approximations might be 
required, and will different approximations lead to different results? 
In this paper, we begin to address these very general questions by using the task of word 
segmentation by human infants as a case study.  Our work can be viewed as one instance of a 
recent trend towards examining cognitively plausible implementations of Bayesian models 
(Brown & Steyvers, 2009; Sanborn, Griffiths, & Navarro, in press; Shi, Griffiths, Feldman, & 
Sanborn, in press).  The problem of word segmentation is useful for our purposes because 
previous work has already analyzed the behaviors of ideal learners on this task, characterizing 
the differences between learners making different assumptions about the nature of the input data.  
Specifically (as discussed further in section 2.2), ideal learners who assume that words are 
predictive of other words (implemented using a bigram model) are more successful than learners 
who make the simpler unigram assumption that words are independent units (Goldwater, 
Griffiths, and Johnson, 2009). 
The results of Goldwater, Griffiths, and Johnson (2009) (henceforth GGJ) were obtained 
by implementing their ideal learners using an algorithm that stored the entire corpus in memory.  
Here we ask whether more cognitively plausible algorithms, which take account of human 
memory and processing limitations, yield similar results (either quantitatively or qualitatively).  
We develop three different algorithms, where each algorithm can be viewed as a different 
method of approximating the same ideal learner.  Like GGJ’s ideal learners, our learners are 
unsupervised: their input consists of strings of phonemes with no word boundaries marked 
(except for utterance boundaries), and no initial lexicon of known words.  Unlike GGJ’s ideal 
learners, our learners use online (incremental) processing algorithms, which assume that the 
learner can only store and process a limited amount of data at once.  When tested on a corpus of 
C# HTML5 Viewer: Deployment on ASP.NET MVC
Open Global asax.cs, you can find the functions shown below. Creating a Home folder under Views according to config in picture above. RasterEdge.XDoc.PDF.dll.
copy images from pdf; how to copy pictures from a pdf file
C# HTML5 Viewer: Deployment on IIS
Copy according dll files listed below under RasterEdge.DocImagSDK/Bin directory and paste to Xdoc.HTML5 RasterEdge.XDoc.PDF.HTML5Editor.dll. (see picture).
pdf cut and paste image; copy pdf picture to word
English child-directed speech (Bernstein-Ratner, 1984), we find that the modeled learner’s 
behavior depends non-trivially on how the learner's processing limitations are implemented.  In 
particular, not all of the constrained learners exhibit the same qualitative differences between 
unigram and bigram versions as do the ideal learners. In some cases, the constrained unigram 
learners actually perform better than the ideal unigram learners, a behavior we discuss in light of 
Newport’s “Less is More” hypothesis about human language acquisition (Newport, 1990). These 
results show that different kinds of cognitive limitations (constraints on the kinds of hypotheses 
learners entertain – e.g., whether or not words are predictive – and constraints on memory and 
processing) can interact in surprising and non-trivial ways.  In particular, learners with restricted 
hypothesis spaces (here, unigram learners) may actually benefit from having restricted 
processing powers as well.  Also, although the online learners we explore here are less successful 
than the most powerful learner we tested (the ideal bigram learner), we find they are able to 
utilize the statistical information in the data quite well, achieving comparable performance to 
other recent models of word segmentation, and far better performance than a simple transitional 
probability learner (Saffran et al., 1996). 
2. Statistical Word Segmentation 
Word segmentation is the task of identifying word boundaries in fluent speech, and is one 
of the first problems that infants must solve during language acquisition.  A number of weak 
cues to word boundaries are present in fluent speech, and there is evidence that infants are able to 
use many of these, including phonotactics (Mattys et al., 1999), allophonic variation (Jusczyk et 
al., 1999b), metrical (stress) patterns (Morgan et al., 1995; Jusczyk et al., 1999c), effects of 
coarticulation (Johnson and Jusczyk, 2001), and statistical regularities among sequences of 
C# Raster - Modify Image Palette in C#.NET
& pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word, VB is used to reduce the size of the picture, especially in
extract images from pdf files without using copy and paste; copy image from pdf acrobat
C# Word - Document Processing in C#.NET
Open(docFilePath); //Get the main ducument IDocument doc = document.GetDocument(); //Document clone IDocument doc0 = doc.Clone(); //Get all picture in document
copy picture from pdf; how to copy pictures from a pdf to word
syllables (Saffran et al., 1996).  With the exception of the last cue, all these cues are language-
dependent, in the sense that the way the cue relates to word boundaries differs between 
languages.  For example, English words are most often stressed on the initial syllable, while in 
other languages stress might be more typical on the penultimate or final syllable.  Similarly, 
phonotactic constraints differ between languages, with legal words in one language being illegal 
in others.  Thus, one would normally assume that in order to use these cues, infants must have 
already learned some of the words in the language in order to identify the dominant stress 
patterns and phonotactics (though see Blanchard, Heinz, & Golinkoff (2010) for one way 
language-specific phonotactics might be learned at the same time the initial segmentation 
problem is being solved).   Since the point of word segmentation is to identify words in the first 
place, needing to know words in order to learn segmentation cues creates a chicken-and-egg 
problem.  Fortunately, language-independent cues, such as statistical regularities between 
syllables or phonemes, can help infants out of this problem by allowing them to identify words 
(statistically coherent sound sequences) or word boundaries (statistically incoherent sound 
sequences) without already knowing what some words are.  Infants appear to use these 
regularities earlier than other kinds of cues (Thiessen & Saffran, 2003), which suggests that 
strategies exploiting regularities in syllable or phoneme sequences can indeed provide the initial 
bootstrapping step for word segmentation.  Consequently, although most of the other cues 
mentioned above are also statistical in nature, research (especially computational research) into 
statistical word learning has tended to focus on the use of syllable and phoneme regularities.  
Before describing the models we will be exploring here, we first briefly review some other 
unsupervised models of word segmentation.  A complete review of previous work is beyond the 
scope of this paper; instead we describe only some of the most recent models, which we will use 
for comparison to our own, and refer the reader to Goldwater (2006) for additional references.  
2.1 Recent Statistical Word Segmentation Models 
2.1.1 WordEnds 
WordEnds (Fleck, 2008) is an unsupervised learning algorithm that operates in batch mode 
over sequences of phonemes.  It focuses on boundaries (rather than words), and works by 
estimating the probabilities of different phoneme sequences occurring at word beginnings and 
endings, using these to identify locations that are likely to be word boundaries.  An initial 
estimate of the probabilities is made by looking at the sequences that occur at utterance 
boundaries.  These initial probabilities are used to hypothesize new word boundaries, which are 
then used to update the learner's estimates of probable word beginnings and endings, and the 
process continues iteratively.  As a final cleanup measure, the learner merges hypothesized 
words together if the merged word occurs frequently enough in the existing segmentation.  
Although lexical items are used in the last step of the algorithm, WordEnds is not primarily 
word-based, in that it does not try to optimize a lexicon or explicitly model entire words or their 
relationships to each other (the phoneme sequences to the right and left of a word boundary are 
assumed to be independent, so the learner does not assume one word is predictive of the next). 
2.1.2  Bootstrap Voting Experts 
Hewlett and Cohen (2009) introduced a learning model called Bootstrap Voting Experts 
that works by chunking together sequences of phonemes that have low internal entropy and high 
boundary entropy.  Thus, like WordEnds, this learner uses phonemic probability information, but 
no explicit model of words or a lexicon.  Also like WordEnds, the learner iterates over the corpus 
in batch mode, improving subsequent segmentation hypotheses by information gained from 
previous segmentation hypotheses.  Using a sliding window of a fixed length, two “voting 
experts” use accumulated entropy knowledge to vote whether a boundary should be inserted 
between two phonemes; if the number of votes exceeds a pre-determined threshold, the learner 
inserts a word boundary.   
2.1.3 PHOCUS 
Blanchard, Heinz, & Golinkoff (2010) created PHOCUS (PHOnotactic CUe Segmenter), 
an online learner that couples statistical word learning with phonotactic constraints.  In 
particular, Blanchard et al. demonstrate a way in which language-specific phonotactic 
constraints, realized as likely and unlikely phonemic sequences, can be learned at the same time 
that segmentation is being attempted and an explicit lexicon is built.  The learner uses an online 
algorithm, processing one utterance at a time and starting with an initially empty lexicon.  The 
learner considers all possible segmentations of each utterance and chooses the one that is most 
probable, as computed by multiplying together the probabilities of each hypothesized word.  The 
newly segmented words are then added to the lexicon (or, if they already exist, their counts are 
incremented).  The relative frequency of each word in the lexicon is used as its probability when 
segmenting future utterances, and phonotactic probabilities are computed based on the current 
lexical items.  Possible words that are not in the lexicon are assigned probabilities using these 
phonotactic probabilities.  Note that when the learner starts out, no lexical items exist, so 
utterances will not be segmented, but added to the lexicon whole.  However, since some 
utterances are individual words, they allow the learner to begin to find boundaries in later 
utterances. 
This model is the most similar to those we introduce below, in that it uses an online 
algorithm and computes probabilities of different segmentations based on a learned lexicon.  The 
main differences are in exactly how the probabilities are computed and the use of phonotactic 
probabilities in the PHOCUS learner.  The best-performing variants of this learner also include 
domain-specific universally applicable knowledge about words: Namely, well-formed words 
must have a least one syllabic sound, and the learner knows which sounds are syllabic.   
In addition, some of our learners assume that words are predictive of each other, whereas 
PHOCUS does not. 
2.2 Bayesian word segmentation 
The starting point of our research is the work of Goldwater, Griffiths, and Johnson (2007) 
(GGJ), which provides a Bayesian learning analysis of how statistical information could be used 
by infants to begin to segment words from continuous speech.  It is a computational-level 
approach which defines the goal of learning as identifying the optimal segmentation of the input 
corpus from the space of all possible segmentations.  Each segmentation implicitly defines a 
lexicon (the set of word types occurring in the segmentation); the learner decides which 
segmentation is optimal based on the words in the learned lexicon and their frequencies. 
In the language of Bayesian analysis, the learner seeks to identify an explanatory 
hypothesis that both accounts for the observed data and conforms to prior expectations about 
what a reasonable hypothesis should look like.  GGJ develop two models within a Bayesian 
framework where the learner is presented with some data d (a corpus of phonemically 
transcribed utterances, where each utterance is an unsegmented sequence of phonemes) [end note 
1] and seeks a hypothesis h (a segmentation of the corpus into a sequence of words) that both 
explains the data (i.e., concatenating together the words in h forms d) and has high prior 
probability.  The optimal solution is the hypothesis with the highest probability, given the data: 
(1) 
The learner determines the posterior probability of h having observed d based on P(d | h) 
– the likelihood of d being observed if h was true – and P(h) – the prior probability of h.  Since a 
hypothesis is only a sequence of words, if the hypothesis sequence matches the observed 
sequence of phonemes, the likelihood is 1; if the hypothesis sequence does not match the 
observed sequence, the likelihood is 0.  For example, hypotheses consistent with the observation 
sequence lookatthedoggie (we use orthographic rather than phonemic transcriptions here for 
clarity) include lookatthedoggie, look at the doggie, lo oka t th edo ggie,  and  l o o k a t t h e d o 
g g i e.  Inconsistent hypotheses, for which P(d|h) = 0, include i like pizza, a b c, and lookatthat.   
Since the likelihood is either 0 or 1, all of the work in the models is done by the prior 
distribution over hypotheses.  For GGJ, the prior of h encodes the intuitions that words should be 
relatively short, and the lexicon should be relatively small.  In addition, each of the two models 
encodes a different expectation about word behavior: in the unigram model, the learner assumes 
that words are statistically independent (i.e. context is not predictive); in the bigram model, 
words are assumed to be predictive units.   
To encode these intuitions mathematically, GGJ use a model based on the Dirichlet 
Process from  nonparametric Bayesian statistics (Ferguson, 1973), which can be summarized as 
follows.   Imagine that the sequence of words w
1
…w
n
in h is generated sequentially using a 
Documents you may be interested
Documents you may be interested