概念网

ConceptNet:一个实用的常识推理工具包。ConceptNet是一个免费的常识知识库和自然语言处理工具包,它支持在真实世界的文档上执行许多实际的文本推理任务,包括主题注册、类比和其他面向上下文的推理。知识库是一个语义网络,目前由160多万个常识性知识断言组成,涵盖日常生活的空间、物理、社会、时间和心理方面。ConceptNet是根据开放思维常识项目(OpenMindCommonSense Project)的70万句话自动生成的,该项目是一个基于万维网的合作项目,有超过14000名作者


zbMATH中的参考文献(参考文献33条)

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按年份排序(引用)
  1. 迪瓦拉古雅;太阳,安娜;德雷洛斯,瑞秋莉亚;Rudin,Cynthia:用语言图形和单词嵌入来播放代码名(2021)
  2. 洛卡切维奇,北卡罗来纳州。;蒂霍米洛夫,医学硕士。;Parkhomenko,E.A.:使用基于嵌入的相似性来改进词汇资源(2021)
  3. 什克尔吉,布拉ž;马丁奇,马特;拉夫拉契纳达;波拉克,塞尼亚:汽车人:可解释的低资源文本分类的进化神经符号表征(2021)
  4. 黄飞成;李志新;魏海阳;张灿龙;马慧芳:用知识推理提升图像字幕(2020)
  5. 凡佐,安德里亚;克罗齐,丹尼洛;巴斯蒂安内利,伊曼纽尔;罗伯托,巴塞托;纳迪,丹尼尔:通过结构化学习对机器人指令的语言理解(2020)
  6. 王少南;张佳军;王海燕;林楠;宗成庆:基于分布式词表示的细粒度神经解码(2020)
  7. Aakur,Sathyanarayanan N。;菲利普,迪亚斯·莫雷拉·德索萨;Sarkar,Sudeep:在模式理论框架中使用常识知识生成视频的开放世界描述(2019)
  8. Claudia Schon,Sophie Siebert,Frieder Stolzenburg:使用ConceptNet向自动定理证明者教授常识(2019)阿尔十四
  9. 富尔巴赫,乌尔里希;克鲁默,特蕾莎;肖恩,克劳迪娅:名字不仅仅是声音和烟雾:公理选择的单词嵌入(2019)
  10. 耆那,高丽;玛尼沙沙玛;Agarwal,Basant:使用卷积和长短期记忆神经网络在社交媒体中检测垃圾邮件(2019)
  11. 罗多斯泰努斯,克里斯托斯T。;Michael,Loizos:网络之星:故事理解系统的基于Web的可视化IDE(2019)
  12. Aishwarya Agrawal、Jiasen Lu、Stanislaw Antol、Margaret Mitchell、C.Lawrence Zitnick、Dhruv Batra、Devi Parikh:VQA:视觉问答(2015)阿尔十四
  13. 波里亚,苏贾尼亚;坎布里亚,埃里克;侯赛因,阿米尔;黄光斌:走向多模态情感数据分析的智能框架(2015)ioport公司
  14. 博尔德斯,安托万;格洛特,泽维尔;韦斯顿,杰森;Bengio,Yoshua:多关系数据学习的语义匹配能量函数(2014)
  15. 伊曼,德赫达贝巴哈尼;沙基,阿扎得;Faili,Heshaam:资源精益语言中的半监督词极性识别(2014)ioport公司
  16. Daniel Olsher:《基于语义的大数据、社会人工智能和语言理解的知识核心》(2014)ioport公司
  17. 小牛肉,托尼;李国富:《类比作为大型知识库建设的组织原则》(2014)ioport公司
  18. Zarri,Gian Piero:运用叙事知识表征语言进行概念层面的情感分析(2014)ioport公司
  19. 达斯,舒布蒙;摩尔,特拉维斯;王,翁坚;司徒夫,西蒙妮;敬拜,伊恩;麦金托什,凯文;Margaret Burnett:《最终用户特征标记:基于局部加权逻辑回归的监督和半监督方法》(2013)
  20. 伙计,桑卡。;Banerjee,Romi:上下文粒度和主观信息量化(2013)