WordNet公司

WordNet®是一个大型的英语词汇数据库。名词、动词、形容词和副词被分成一组认知同义词（synsets），每个同义词都表达一个不同的概念。句法集通过概念语义和词汇关系相互联系。由此产生的有意义的相关词汇和概念网络可以通过浏览器进行导航。WordNet也可以免费公开下载。WordNet的结构使得它成为计算语言学和自然语言处理的一个有用的工具。WordNet表面上类似于同义词库，它根据词义将单词组合在一起。然而，有一些重要的区别。首先，WordNet不仅连接单词形式的字母串，还连接单词的特定意义。结果，在网络中发现的彼此非常接近的单词在语义上是消歧的。其次，WordNet对词之间的语义关系进行了标注，而词库中的词组除了语义相似度外，并不遵循任何明确的模式。

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换

zbMATH中的参考文献（参考文献411篇文章,1标准件)

显示411的结果1到20。
按年份排序(引用)

1 2 三 ... 19 20 21 下一个

  1. 偏执狂，杰瑞米；Deledale，Charles:使用无偏Kullback-Leibler风险估计对计数数据进行低秩矩阵去噪（2022）
  2. 刘景平；陈涛；王超；梁嘉庆；陈丽涵；肖扬；陈云文；金科：面向动词的分类引导归纳常识知识挖掘（2022）
  3. 鲁雷罗，丹尼尔；Mário Jorge，Alípio；卡马乔·科拉多斯（Camacho Collados），何塞：LMMS重新加载：基于变压器的意义嵌入，用于消除歧义和超越（2022）
  4. 苏玉玲；赵红；林跃进：基于多粒度关系网络分层分类的少镜头学习（2022）
  5. Vrublevskyi，V。；马尔琴科：句子语义表征模型的发展与分析（2022）
  6. 瓦尔德，乔安娜；纳瓦布，纳西尔；Tombari，Federico:使用实例嵌入学习3D语义场景图（2022）
  7. 杨毅；张坤鹏；范阳阳：基于波动性预测的公司报告分析：知识驱动的文本嵌入方法（2022）
  8. 张红明；刘欣；潘浩杰；柯浩文；欧介夫；方天青；宋阳秋：ASER：通过高阶选择偏好实现大规模常识知识获取（2022）
  9. 阿亚茨，雨果；塞利埃，佩吉；费雷，塞巴斯蒂安：用邻里概念提取文本中的关系（2021）
  10. 康法罗涅里，罗伯托；韦德，蒂尔曼；贝索尔德，塔里克R。；Moscoso del Prado Martín，Fermín:使用本体论提高人类对黑箱模型全球事后解释的可理解性（2021）
  11. 科兹曼，法比奥·加利亚迪；Munhoz，Hugo Neri:关于知识增强型机器学习的一些思考（2021）
  12. 刘欣欣；周玉灿；赵红：基于数据和知识的鲁棒层次特征选择（2021）
  13. 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）
  14. 莫拉莱斯，佩德罗·拉马西奥蒂；拉玛奇·佩林，罗宾；福尼尔-斯涅霍塔，拉斐尔；普兰，雷米；塔布瑞尔，莱昂内尔；Tarissan，Fabien:测量异构信息网络中的多样性（2021）
  15. 艾哈迈德奥斯特瓦；本希，苏娜；Hellström，Thomas:自然语言引导的图像对象检索（2021）
  16. 普弗，马修；萨德尔扎德，梅尔努什；凯普森，露丝；Wijnholds，Gijs；Hough，Julian:分布式语义中的增量合成（2021）
  17. 掸、若城；Youssef，Abdou:使用机器学习实现数学术语消歧（2021）
  18. 徐梦佳：理解图嵌入方法及其应用（2021）
  19. 阎晓涵；Bien，Jacob：高维中罕见的特征选择（2021）
  20. 卡莫娜，约瑟普；帕德罗，路易斯安那州；Delicado，Luis:使用松弛标记的灵活过程模型映射（2020）

1 2 三 ... 19 20 21 下一个