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System, methods, and data structure for machine-learning of contextualized symbolic associations

机译:用于机器学习上下文化符号关联的系统,方法和数据结构

摘要

A system and methods and data structure for quantitatively assessing associations between terms or symbols in natural language and non-natural language contents. Some of the terms or symbols represent objects or concepts or semantic attributes; some other terms or symbols represent properties associated with the objects or concepts or semantic attributes. The methods include obtaining a first group of text contents or non-natural language data content, specifying a target term or symbol or semantic attribute, and identifying contextual attributes of the target term or symbol. The contextual attributes include grammatical and semantic attributes as well as positional and distance attributes. Association strength values are calculated for related terms or symbols based on the contextual attributes of the target term or symbol or semantic attribute.
机译:一种用于定量评估自然语言中的术语或符号与非自然语言内容之间的关联的系统,方法和数据结构。一些术语或符号代表对象或概念或语义属性;其他一些术语或符号表示与对象或概念或语义属性关联的属性。该方法包括获得第一组文本内容或非自然语言数据内容,指定目标术语或符号或语义属性,以及识别目标术语或符号的上下文属性。上下文属性包括语法和语义属性以及位置和距离属性。基于目标术语或符号的上下文属性或语义属性,为相关术语或符号计算关联强度值。

著录项

  • 公开/公告号US9195647B1

    专利类型

  • 公开/公告日2015-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GUANGSHENG ZHANG;

    申请/专利号US201313802427

  • 发明设计人 GUANGSHENG ZHANG;

    申请日2013-03-13

  • 分类号G06F17/27;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:29:25

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