برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Model Generation for Natural Language Interpretation and Analysis

دانلود کتاب تولید مدل برای تفسیر و تحلیل زبان طبیعی

مشخصات کتاب

Model Generation for Natural Language Interpretation and Analysis

دسته بندی: تحلیل و بررسی
ویرایش:  
نویسندگان: Konrad K.  
سری:  
ISBN (شابک) : 3540246401 
ناشر:  
سال نشر: 2004 
تعداد صفحات: 183 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 4 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 41,000

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 14

در صورت تبدیل فایل کتاب Model Generation for Natural Language Interpretation and Analysis به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب تولید مدل برای تفسیر و تحلیل زبان طبیعی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب تولید مدل برای تفسیر و تحلیل زبان طبیعی

اثبات قضیه ریاضی در طول دو دهه گذشته دستخوش پیشرفت چشمگیری شده است که منجر به انواع سیستم های قدرتمند برای کاربرد در استنتاج ریاضی و پردازش دانش شده است. پردازش زبان طبیعی به موضوعی با اهمیت در فناوری اطلاعات تبدیل شده است، که عمدتاً به دلیل رشد انفجاری وب است، جایی که بیشترین بخش از اطلاعات در اسناد زبان طبیعی کدگذاری شده است. این تک نگاری بر توسعه ابزارهای استنتاج متناسب با کاربردها در پردازش زبان طبیعی با نشان دادن اینکه چگونه پارادایم تولید مدل می تواند به عنوان چارچوبی برای پشتیبانی از وظایف خاص در تفسیر زبان طبیعی و استنتاج مبتنی بر زبان طبیعی به روشی طبیعی استفاده شود، تمرکز دارد. این کتاب در لحظه‌ای کلیدی ظاهر می‌شود، زمانی که توجه زیادی به کار افزودن یک لایه معنایی به وب می‌شود، و بازنمایی و پردازش اطلاعات معنایی مبتنی بر زبان طبیعی به عنوان یک نیاز اولیه برای پیشرفت بیشتر فناوری ظاهر می‌شود.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Mathematical theorem proving has undergone an impressive development during the last two decades, resulting in a variety of powerful systems for applications in mathematical deduction and knowledge processing. Natural language processing has become a topic of outstanding relevance in information technology, mainly due to the explosive growth of the Web, where by far the largest part of information is encoded in natural language documents. This monograph focuses on the development of inference tools tailored to applications in natural language processing by demonstrating how the model generation paradigm can be used as a framework for the support of specific tasks in natural language interpretation and natural language based inference in a natural way. The book appears at a pivotal moment, when much attention is being paid to the task of adding a semantic layer to the Web, and representation and processing of natural language based semantic information pops up as a primary requirement for further technological progress.

فهرست مطالب

Table of Contents......Page 10
1.1 The Subject of This Volume......Page 16
1.2.1 Interpretation......Page 17
1.2.2 Analysis......Page 18
1.2.3 Computation......Page 19
1.3 Acknowledgments......Page 20
Part I Logics......Page 22
2.2 Preliminaries......Page 24
2.3 Topics......Page 25
2.4 Methods......Page 30
2.5 Related Work......Page 37
3.1 The λ-Calculus in Linguistics......Page 40
3.2 Higher-Order Logic......Page 46
3.3 A Fragment of Higher-Order Logic......Page 53
3.4 Constructing Models......Page 60
4.2 Decidability of Local Minimality......Page 70
Part II Linguistics......Page 72
5.1 Introduction......Page 74
5.2 Some Representations......Page 82
5.3 What We Have Learned so Far......Page 91
6.1 Introduction......Page 94
6.2 Exploring the Meaning of Each Other......Page 95
6.3 Inference to Best Reciprocal Meaning......Page 104
6.4 Experiments......Page 113
6.6 How We Can Understand Each Other......Page 117
7.1 What Is Abduction?......Page 120
7.2 Models for Anaphora Resolution......Page 122
7.3 Weighted Abduction......Page 128
8.1 Introduction......Page 140
8.2 System Architecture......Page 141
8.3 The Syntax......Page 142
8.4 The Semantics......Page 145
8.5 Proof Engines and Controlling Search......Page 152
8.6 System Performance......Page 157
9.1 Why Inference Is Worth the Effort......Page 164
9.2 Contributions......Page 166
9.3 Models as Meaning......Page 167
A.2 Reciprocals: The Boston Pitchers......Page 170
References......Page 174
H......Page 180
W......Page 181