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Mining information from time series in the form of natural language expressions

机译:从时间序列的挖掘信息以自然语言表达式的形式

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摘要

In this paper, we discuss three tasks of mining information from time series, namely finding intervals with monotonous trend, evaluation of it in sentences of natural language, and summarizing information using intermediate quantifiers. The mined information is presented in simple sentences of natural language. For estimation of the trend of time series, we apply the theory of first-degree F-transform. For generating sentences of natural language we apply the formal theory of fuzzy natural logic. Then the former are obtained by interpretation of special formulas.
机译:在本文中,我们从时间序列讨论了三个挖掘信息的任务,即用单调的趋势找到间隔,在自然语言的句子中评估它,并使用中间量子汇总信息。 挖掘信息是以简单的自然语言句子呈现。 估计时间序列趋势,我们应用了一级F变换的理论。 为了产生自然语言的句子,我们应用模糊自然逻辑的正式理论。 然后通过解释特殊公式来获得前者。

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