Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое восстановление смысловых связей causal reconstruction , Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое восстановление смысловых связей causal reconstruction , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Создание вопросно-ответных систем.
l Одна из нескольких парных дугообразных плоских костей, идущих от позвоночника к грудной кости и составляющих грудную клетку.
l Ребро. Одна из нескольких парных дугообразных плоских костей, идущих от позвоночника к грудной кости и составляющих грудную клетку.
l Существует ли для каждого ребра пара?
l Из чего состоит грудная клетка?
l Кратно ли количество ребер 2?
l Имея такое описание предмета из энциклопедии, программа должна уметь отвечать на содержательные вопросы.
l Рассматриваем процессы, как цепочки переходов
l The perception of causality
l Качественные изменения
l Пример
l Удобно генерировать из словесных докладов
Смысловое моделирование (Causal modeling)
l Нефильтрованный ввод
l Количество
l Качество
l Связность
l Стиль
Проверка созданной модели
l Количество
l Добавляются ли новые объекты?
l Качество
l Согласованность
l Выполнимость
l Связность
l Создание смыслового отношения на множестве объектов
l Стиль
l Можно ли “ужать” созданную модель?
l Событийные
l Задающие статические связи между объектами
l Связывающие
l Добавление новых статических связей и утверждений
l Определение событий
l Предшествующие события
l Правила вывода
l Правила подтверждения
l События l Объекты
l Вопросы связанные с изменением атрибутов объекта с течением времени l Что происходит с позицией курсора во время завершения работы Windows?
l Отношение событий между собой
l Как изменение длины волны света влияет на изменение ширины интерфереционной полосы в опыте Фраунгофера?
l Возможные отношения между событиями, описанными в вопросе, и уже созданной моделью
l Как изменение влажности может повлиять на настроение?
l Представление мира человеком с помощью событий и объектов
l Восприятие времени как последовательность breakpoint’ов
l Качественное восприятие
l Соединение изменений
l Пример
l Changes используются в речи
l The contact between the steam and the metal plate appears.
l The concentration of the solution increases.
l The appearance of the film changes.
l The pin becomes a part of the structure.
l The water remains inside the tank.
l The contact between the steam and the metal plate appears.
l The concentration of the solution increases.
l The appearance of the film changes.
l The pin becomes a part of the structure.
l The water remains inside the tank.
|
l APPEAR l DISAPPEAR |
l NOT-APPEAR l NOT-DISAPPEAR |
Качественные атрибуты
Количественные атрибуты
INCREASE NOT-INCREASE
DECREASE NOT-DECREASE
l Название изменения
l Атрибут
l Объекты-участники
l Точки времени
l APPEAR(contact, <the-steam, the-metal-plate>, t1, t2)
l INCREASE(concentration, the-solution, t3, t4)
l CHANGE(appearance, the-film, t5, t6)
l APPEAR(a-part-of, <the-pin, the-structure>, t7, t8) l NOT-DISAPPEAR(inside, <the-water, the-tank>, t9, t10)
l <input sentence> ::=
<attribute-expression> <verb-group>
l <attribute-expression> ::= the <attribute> <preposition> <noun-phrase> { { <preposition> | and } <noun-phrase> }* l <verb-group> ::= CHANGE | APPEAR и т.д. l The concentration of the solution increases.
l <input sentence> ::=
<object> <verb-group> <predicate-modifier>
l <predicate-modifier> ::=
<attribute> [ [<preposition>] <noun-phrase>
l <verb-group> ::= becomes | becomes not | remains | remains notl The water becomes a vapor.
1. CLEF. http://clef-qa.itc.it/
2. WordNet. http://wordnet.princeton.edu/
3. Pen treebank.
http://www.cis.upenn.edu/~treebank/
4. Start. http://start.csail.mit.edu/
5. TREC. http://trec.nist.gov/
6. Eugene Charniak [1997], “Statistical
7. Gary C. Borchardt [1993], “Causal Reconstruction”
8. Boris Katz, Beth Levin [1988] “Exploiting Lexical
Regularities in Designing Natural Language Systems”
9. Boris Katz and Jimmy Lin. Annotating the Semantic Web Using Natural Language. September, 2002.
10. Boris Katz, Sue Felshin, Deniz Yuret, Ali Ibrahim, Jimmy Lin, Gregory Marton, Alton Jerome McFarland and Baris Temelkuran. Omnibase: Uniform Access to Heterogeneous Data for Question Answering. June, 2002.
11. SEMLP. http://semlp.com/
12. RCO. http://www.rco.ru/
В заключение, эта статья об восстановление смысловых связей causal reconstruction подчеркивает важность того что вы тут, расширяете ваше сознание, знания, навыки и умения. Надеюсь, что теперь ты понял что такое восстановление смысловых связей causal reconstruction и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Создание вопросно-ответных систем
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про восстановление смысловых связей causal reconstructionОтветы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии