کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
404219 | 677398 | 2014 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semantically-based priors and nuanced knowledge core for Big Data, Social AI, and language understanding
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Noise-resistant and nuanced, COGBASE makes 10 million pieces of commonsense data and a host of novel reasoning algorithms available via a family of semantically-driven prior probability distributions.Machine learning, Big Data, natural language understanding/processing, and social AI can draw on COGBASE to determine lexical semantics, infer goals and interests, simulate emotion and affect, calculate document gists and topic models, and link commonsense knowledge to domain models and social, spatial, cultural, and psychological data.COGBASE is especially ideal for social Big Data, which tends to involve highly implicit contexts, cognitive artifacts, difficult-to-parse texts, and deep domain knowledge dependencies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 58, October 2014, Pages 131–147
Journal: Neural Networks - Volume 58, October 2014, Pages 131–147
نویسندگان
Daniel Olsher,