telerik pdf viewer mvc : Pasting image into pdf software Library dll windows .net winforms web forms ROLC11-online1-part745

probabilistic generative process.  In the unigram model, the identity of the ith word is chosen 
according to 
(2) 
where 
is the number of times w  has occurred in the previous i-1 words, α is a parameter 
of the model, and P
0
is a base distribution specifying the probability that a novel word will 
consist of the phonemes x
1
…x
m
(3) 
The equation in (2) enforces the preference for a small lexicon by stating that the probability of a 
word is approximately proportional to the number of times that word has occurred previously.  
Thus, hypotheses where a small number of words occur frequently will be preferred over those 
with larger lexicons, where each word occurs less often.  In addition, the first time a word 
appears in the sequence, 
= 0, so the probability of the word is completely determined by 
the equation in (3).  Since (3) is a product of the phonemes in the word, words with fewer 
phonemes (i.e., shorter words) will be preferred.  The GGJ model also includes a geometric 
distribution over utterance lengths, to account for the fact that the corpus consists of individual 
utterances.  A more detailed description of both the unigram model and the bigram model 
(below) can be found in the original paper.  
The bigram model, which is based on a hierarchical Dirichlet Process  (Teh at al, 2006), 
is conceptually similar to the unigram model except that it tracks not only the frequencies of 
Pasting image into 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
cut picture pdf; copy and paste image from pdf
Pasting image into 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
how to copy pdf image to word document; how to paste a picture into pdf
individual words, but also the frequencies of pairs of words.  Just as the unigram model prefers 
hypotheses where a small number of words appear with high frequency, the bigram model 
prefers hypotheses where a small number of bigrams appear with high frequency (in addition to 
the assumptions of the unigram model).  The model is defined as follows: 
(4) 
(5) 
where 
is the number of times the bigram (w’,w) has occurred in the first i-1 words, 
is the number of times w  has occurred as the second word of a bigram, b
i-1 
is the total 
number of bigrams, and β and γ are model parameters.  The preference for hypotheses with 
relatively few distinct bigrams is enforced in the equation in (4), by making a bigram's 
probability approximately proportional to the number of times it has occurred before.  This is 
analogous to the equation in (2) for the unigram model.  When a new bigram is created, its 
probability is determined by the equation in (5), which assigns higher probability to new bigrams 
that use words that already occur in many other bigrams (i.e., the model assumes that a few 
words create bigrams very promiscuously, while most do not).   
2.3. Ideal and Constrained Bayesian Inference  
2.3.1. Ideal learners 
To evaluate the performance of both the unigram and bigram Bayesian models in an ideal 
learner framework, GGJ used Gibbs sampling, a stochastic search procedure often used for ideal 
learner inference problems.  Gibbs sampling, a type of Markov chain Monte Carlo procedure, is 
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program. Free PDF document processing SDK supports PDF page extraction, copying and pasting in Visual
paste picture into pdf; copy pdf picture to powerpoint
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
Image: Copy, Paste, Cut Image in Page. Link: Edit URL. Bookmark: Edit Copying and Pasting Pages. also copy and paste pages from a PDF document into another PDF
copy picture from pdf reader; how to copy and paste image from pdf to word
a batch algorithm that iterates over the corpus multiple times.  Gibbs samplers are guaranteed to 
converge, which means that after a number of initial iterations (usually called “burn-in”), each 
iteration produces a sample from the posterior distribution of the model in question (here, either 
the unigram or bigram GGJ model).  This convergence guarantee is what makes these samplers 
popular for ideal learner problems, since it means that the true posterior of the model can be 
examined without the effects of additional constraints imposed by the learning algorithm. 
During each iteration of GGJ’s Gibbs sampler, every possible boundary location (position 
between two phonemes) in the corpus is considered in turn.  At each location b, the probability 
that b is a boundary is computed, given the current boundary locations in the rest of the corpus 
(details of this computation can be found in GGJ; critically, it is based on the equations defining 
the Bayesian model and thus on the lexicon and frequencies implicit in the current 
segmentation).  Then the segmentation is updated by inserting or removing a boundary at b 
according to this probability, and the learner moves on to the remaining boundary locations.  
Pseudocode for this algorithm is shown in (6). 
(6) Pseudocode for Gibbs sampler (Ideal Learner) 
Randomly initialize all word boundaries in corpus 
For i = 1 to number of iterations 
For each possible boundary location b in corpus 
(1) Compute p, the probability that b is a boundary (b = 1) 
given the current segmentation of the rest of the corpus 
(2) With probability p, set b to 1; else set b to 0 
GGJ found that in order to converge to a good approximation of the posterior, the Gibbs sampler 
required 20000 iterations (i.e.,  each possible boundary in the corpus was sampled 20000 times), 
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
created blank pages or image-only pages from an image source PDF Pages Extraction, Copying and Pasting. copy and paste pages from a PDF document into another PDF
how to copy image from pdf file; copy image from pdf to word
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
Merge, combine, and consolidate multiple PDF files into one PDF file. PDF page extraction, copying and pasting allow users to move PDF pages; PDF Image Process.
how to cut image from pdf file; copy and paste image from pdf to pdf
with α = 20 for the unigram models, and β = 10,  γ = 3000 for the bigram models.   
Due to the convergence guarantees noted above, this algorithm is well-suited to the 
computational-level analysis that GGJ were interested in, allowing them to ask what kinds of 
segmentations would be learned by ideal learners with different assumptions about the nature of 
language.  GGJ discovered that an ideal learner that is biased to heed context (the bigram model) 
achieves far more successful segmentation than one that is not (the unigram model).  Moreover, 
a unigram ideal learner will severely undersegment the corpus, identifying common collocations 
as single words (e.g., you want segmented as youwant), most likely because the only way a 
unigram learner can capture strong word-to-word dependencies is to assume those words are 
actually a single word.  This tells us about the expected behavior in learners who are able to 
make optimal use of their input – that is, what in principle are the useful biases for humans to 
use, given the available data. 
Turning to the algorithmic level of analysis, however, the GGJ learner is clearly less 
satisfactory, since the Gibbs sampling algorithm requires the learner to store the entire corpus in 
memory, and also to perform a significant amount of processing (recall that each boundary in the 
corpus is sampled 20000 times). In the following section, we describe three algorithms that make 
more cognitively plausible assumptions about memory and processing.  These algorithms will 
allow us to investigate how such memory and processing limitations might affect the learner’s 
ability to achieve the optimal solution to the segmentation task (i.e., the solution found by the 
ideal learners in GGJ).  
VB.NET Image: Word to Image Converter SDK to Convert DOC/DOCX to
contrary, if you convert the Word page to image file, you can easily insert it into your PPT Word content can be easily copied by just copying and pasting).
how to copy pdf image; paste picture into pdf preview
C# TIFF: C#.NET Code to Process TIFF, RasterEdge XDoc.Tiff for .
document processing functions are divided into several categories Our supported image and document formats are rotating, resizing, copying and pasting TIFF page
copy paste image pdf; how to copy an image from a pdf in
2.3.2. Constrained learners 
To simulate limited resources, all the learning algorithms we present operate in an online 
fashion, so that processing occurs one utterance at a time rather than over the entire corpus 
simultaneously.  Under GGJ’s Bayesian model, the only information necessary to compute the 
probability of any particular segmentation of an utterance is the number of times each word (or 
bigram, in the case of the bigram model) has occurred in the model’s current estimation of the 
segmentation. Thus, in each of our online learners, the lexicon counts are updated after 
processing each utterance (and in the case of one learner, during the processing of each utterance 
as well).  The primary differences between our algorithms lie in the additional details of how 
resource limitations are implemented, and whether the learner is assumed to sample 
segmentations from the posterior distribution or choose the most probable segmentation. [end 
note 2] 
2.3.2.1 Dynamic Programming Maximization 
We first tried to find the most direct translation of the ideal learner to an online learner 
that must process utterances one at a time, such that the only limitation is that utterances must be 
processed one at a time.  One idea for this is an algorithm we call Dynamic Programming 
Maximization (DPM), which processes each utterance as a whole, using dynamic programming 
(specifically the Viterbi algorithm) to efficiently compute the highest-probability segmentation 
of that utterance given the current lexicon.[end note 3]   It then adds the words from that 
segmentation to the lexicon and moves to the next utterance.  This algorithm is the only one of 
our three that has been previously applied to word segmentation (Brent, 1999).  Pseudocode for 
this learner is shown in (7). 
C# Image: C# Tutorial to Scale Images in C# by Using Rasteredge .
you need to install our .NET Imaging SDK into your C# Crucial specific image editing functions are: basic image cropping, pasting, resizing, merging
paste image into pdf form; cut and paste pdf images
VB.NET Word: Word to JPEG Image Converter in .NET Application
on you can forget about copying and pasting the word Sample.docx" has been converted into an individual translate page to image 'save image REFile.SaveImageFile
how to copy text from pdf image to word; how to copy and paste a picture from a pdf document
(7) Pseudocode for DPM Learner 
initialize lexicon (initially empty) 
For u = 1 to number of utterances in corpus 
(1) Use Viterbi algorithm to compute the highest probability 
segmentation of utterance u, given the current lexicon 
(2) Add counts of segmented words to lexicon 
2.3.2.2 Dynamic Programming Sampling 
We then created a variant that is similar to DPM, but instead of choosing the most 
probable segmentation of each utterance conditioned on the current lexicon, it chooses a 
segmentation based on how probable that segmentation is. This algorithm, called Dynamic 
Programming Sampling (DPS),  computes the probabilities of all possible segmentations using 
the forward pass of the forward-backward algorithm, and then uses a backward pass to sample 
from the distribution over segmentations.   Pseudocode for this learner is shown in (8); the 
backward sampling pass is an application of the general method described in Johnson, Griffiths, 
and Goldwater (2007). 
(8) Pseudocode for DPS learner 
initialize lexicon (initially empty) 
For u = 1 to number of utterances in corpus 
(1) Use Forward algorithm to compute probabilities of all 
possible segmentations of utterance u, given the current lexicon 
(2) Sample segmentation, based on probability of the segmentation 
(3) Add counts of segmented words to lexicon 
2.3.2.3 Decayed Markov Chain Monte Carlo 
We also examined a learning algorithm that recognizes that human memory decays over 
time and so focuses processing resources more on recent data than on data heard further in the 
past (a recency effect).  We implemented this using a Decayed Markov Chain Monte Carlo 
(DMCMC) algorithm (Marthi et al., 2002), which processes an utterance by probabilistically 
sampling s word boundaries from all the utterances encountered so far.  The sampling process is 
similar to Gibbs sampling, except that the learner only has the information available from the 
utterances encountered so far to inform its decision, rather than information derived from 
processing the entire corpus.   
The probability that a particular potential boundary b is sampled is given by the 
exponentially decaying function b
a
-d
, where b
a
is the number of potential boundary locations 
between b and the end of the current utterance, and d is the decay rate.  Thus, the further b is 
from the end of the current utterance, the less likely it is to be sampled.  The exact probability is 
based on the decay rate d.  For example, suppose d was 1, and there are 5 potential boundaries 
that have been encountered so far.  The probabilities for sampling each boundary are shown in 
Table 1.  
[Insert Table 1 approximately here: Likelihood of sampling a given boundary in DMCMC] 
After each boundary sample is completed, the learner updates the lexicon.  Pseudocode 
for this learner is shown in (9).  
(9) Pseudocode for DMCMC learner 
initialize lexicon (initially empty) 
For u = 1 to number of utterances in corpus 
Randomly initialize word boundaries for utterance u. 
For s = 1 to number of samples to be taken per utterance 
(1) Probabilistically sample one potential boundary from 
utterance u or earlier, based on decay rate d (has bias to 
sample more recent boundaries) and decide whether a word 
boundary should be placed there 
(2) Update lexicon if boundary changed (inserted or 
deleted) 
We note that one main difference between the DMCMC learner and the Ideal learner is 
that the Ideal learner samples every boundary from the corpus on each iteration, rather than being 
restricted to a certain number from the current utterance or earlier.  The Ideal learner thus has 
knowledge of future utterances when making its decisions about the current utterance and/or 
previous utterances, while the DMCMC learner does not.[end note 4] In addition, restricting the 
number of samples in the DMCMC learner means that it requires less processing time/resources 
than the Ideal learner.   
We examined a number of different decay rates, ranging from 2.0 down to 0.125.  To 
give a sense of what these really mean for the DMCMC learner, Table 2 shows the probability of 
sampling a boundary within the current utterance assuming the learner could sample a boundary 
from any utterances that occurred within the last 30 minutes of verbal interaction (i.e., this 
includes child-directed speech as well as any silences or pauses in the input stream).  
Calculations are based on samples from the alice2.cha file from the Bernstein corpus, where an 
utterance occurs on average every 3.5 seconds.  As we can see, the lower decay rates cause the 
learner to look further back in time, and thus require the learners to have a stronger memory in 
order to successfully complete the boundary decision process. 
[Insert Table 2 approximately here: Probability of sampling a boundary from the current 
utterance, based on decay rate] 
The DMCMC learner has some similarity to previous work on probabilistic human 
memory, such as Anderson & Schooler (2000).  Specifically, Anderson & Schooler argue for a 
rational model of human memory that calculates a “need” probability for accessing words, which 
is approximately how likely humans are to need to retrieve that word.  The higher a word’s need 
probability, the more likely a human is to remember it.  The need probability is estimated based 
on statistics of the linguistic environment. Anderson & Schooler demonstrate that the need 
probability estimated from a number of sources, including child-directed speech, appears to 
follow a power law distribution with respect to how much time has elapsed since the word was 
last mentioned.  Our DMCMC learner, when doing its constrained inference, effectively 
calculates a need probability for potential word boundaries – this is the sampling probability 
calculated for a given boundary, which is derived from an exponential decay function.  Potential 
word boundaries further in the past are less likely to be needed for inference, and so are less 
likely to be retrieved by our DMCMC learner. 
3. Bayesian Model Results 
3.1 The data set 
We tested the GGJ Ideal learner and our three constrained learners on data from the 
Bernstein corpus (Bernstein-Ratner, 1984) from the CHILDES database (MacWhinney 2000). 
We used the phonemic transcription of this corpus that has become standard for testing word 
segmentation models (Brent, 1999).[end note 5] The phonemically transcribed corpus contains 
9790 child-directed speech utterances (33399 tokens, 1321 types, average utterance length = 3.4 
words, average word length = 2.9 phonemes)  See Table 3 for sample transcriptions and 
Appendix Figure 1 for the phonemic alphabet used.  Unlike previous work, we used cross-
validation to evaluate our models, splitting the corpus into five randomly generated training sets 
(~8800 utterances each) and separate test sets (~900 utterances each), where each training and 
test set were non-overlapping subsets of the data set used by GGJ.  We used separate training and 
test sets to examine the modeled learner’s ability to generalize to new data it has not seen before 
(and been iterating over, in the case of the Ideal learner).  Specifically, we wanted to test if the 
lexicon the learner inferred was useful beyond the immediate dataset it trained on.  Temporal 
order of utterances was preserved in the training and test sets, such that utterances in earlier parts 
of each set appeared before utterances in later parts of each set.[end note 6]  
[insert Table 3 approximately here: Samples of Bernstein corpus.] 
3.2 Performance measures 
We assessed the performance of these different learners, based on precision and recall 
over word tokens, word boundaries, and lexicon items, where precision is # correct/# found and 
Documents you may be interested
Documents you may be interested