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英文翻译人工智能
【PT】[J].
【AU:
】shambour,Qusai
Xu,Yisi
Lin,Qing
Zhang,Guangquan
【AB】Thewebprovidesexcellentopportunitiestobusinessesinvariousaspectsofdevelopmentsuchasfindingabusinesspartneronline.However,withtherapidgrowthofwebinformation,businessusersstrugglewithinformationoverloadandincreasinglyfinditdifficulttolocatetherightinformationattherighttime.Meanwhile,smallandmediumbusinesses(SMBs),inparticular,areseekingone-to-onee-servicesfromgovernmentincurrenthighlycompetitivemarkets.Howcanbusinessusersbeprovidedwithinformationandservicesspecifictotheirneeds,ratherthananundifferentiatedmassofinformation?
Aneffectivesolutionproposedinthisstudyisthedevelopmentofpersonalizede-services.RecommendersystemsisaneffectiveapproachfortheimplementationofPersonalizedE-Servicewhichhasgainedwideexposureine-commerceinrecentyears.Accordingly,thispaperfirstpresentsahybridfuzzysemanticrecommendation(HFSR)approachwhich
combinesitem-basedfuzzysemanticsimilarityanditem-basedfuzzycollaborativefiltering(CF)similaritytechniques.ThispaperthenpresentstheimplementationoftheproposedapproachintoanintelligentrecommendationsystemprototypecalledSmartBizSeeker,whichcanrecommendrelevantbusinesspartnerstoindividualbusinessusers,particularlyforSMBs.ExperimentalresultsshowthattheHFSRapproachcanhelpovercomethesemanticlimitationsofclassicalCF-basedrecommendationapproaches,namelysparsityandnewcoldstartitemproblems.
【题目】:
基于Web的个性化推荐系统使用的业务合作伙伴---模糊语义技术
【刊登杂志】:
计算智能
【摘要】网站为企业在各方面的发展提供了极好的机会,例如找到一个在线的业务合作伙伴。
然而,随着网络信息的快速增长,商业用户正在和信息过载做斗争,并且在正确的时间找到正确的信息的难度在不断增加。
同时,特别是中小型企业(中小企业),在当前竞争激烈的市场中从政府寻求的是一对一的电子服务。
怎么为企业用户提供他们需要的的信息和服务,而不是一种未分化的海量信息?
本文中就为个性化服务发展提出了一个有效的解决方法。
推荐系统是实施个性化的全方位服务的一种有效的方法,近年来在电子商务中得到了广泛的提及。
相应的,本文首先提出了一种混合模糊语义推荐(HFSR)的方法,这种方法结合了基于项目的模糊语义相似度和基于项目的模糊协同过滤(CF)相似的技术。
本文就介绍了在一个智能推荐系统原型中该方法的实现,这个实现方法称为智能bizseeker,它可推荐相关个人商务用户的业务合作伙伴,特别是对中小企业。
实验结果表明,HFSR方法可以帮助克服基于推荐的经典CF语义的限制方法,即稀疏性和冷开始新项目问题。
【PT】[J].
【AU】AUAmigoni,Francesco
Continanza,Luca
【题目】:
基于网格的方法解决多智能体系统中招聘问题
【刊登杂志】:
计算智能
【摘要】多智能体系统构成的分布式计算和人工智能之间的交叉口的一个独立的课题。
作为算法的技术和多智能体系统的应用已在过去的二十年中持续发展,达到显著的成熟阶段后,许多方法上的问题已经解决了。
本文中我们的目的是通过考虑选择或招聘的问题来帮助该方法的评估,多代理系统代理的一个子集,从一组可用的代理来满足特定的要求。
这个遇到的问题称之为补充的问题,比如在匹配和任务分配中。
我们提出并研究招聘问题的一个新的正式的方法,基于网格的代数形式主义的方法。
由此产生的正式框架可以支持自动招募算法的发展。
【PT】[S].
【AU】Zhao,Qiangfu
BEMadani,K
Dourado,A
Rosa,A
Filipe,J
【摘要】Artificialintelligence(AI)hasbeenadreamofresearchersfordecades.In1982,Japanlaunchedthe5thgenerationcomputerproject,expectingtocreateAIincomputers,butfailed.Notingthatlogicapproachaloneisnotenough,softcomputing(e.g.neuro-computing,fuzzylogicandevolutionarycomputation)hasattractedgreatattentionsince1990s.Afteranother2decades,however,wehavenotgotanysystemthatisasintelligentasahuman,inthesenseof"over-allperformance".Insteadoftryingtocreateintelligencedirectly,wemaytrytocreate"awareness"first,andobtainintelligence"step-by-step".Brieflyspeaking,awarenessisamechanismfordetectinganyeventwhichmayormaynotleadtocompleteunderstanding.Dependingonthecomplexityoftheeventstodetect,awaresystemscanbedividedintomanylevels.Althoughlowlevelawaresystemsmaynotbecleverenoughtoprovideunderstandableknowledgeaboutanobservation;theymayprovideimportantinformationforhighlevelawaresystemstomakeunderstandabledecisions.Inthispaperwedonotintendtoprovideasurveyofexistingresultsrelatedtoawarenesscomputing.Rather,wewillstudythisfieldfromanewperspective,trytoclarifysomerelatedterminologies,andproposesomeproblemstosolveforcreatingintelligencethroughcomputationalawareness.
【题目】:
计算意识:
另一种方式走向智能化
【刊登杂志】:
计算智能
【SE】StudiesinComputationalIntelligence
【摘要】人工智能(AI)一直是研究人员几十年来的梦想。
1982,日本推出的第五代电子计算机,期待创造人工智能计算机,但失败了。
注意的是,逻辑方法本身是不足够的,自从20世纪90年代以来软计算(例如,神经计算,模糊逻辑和遗传计算)已经引起了极大的关注。
然而又过了20年,我们没有研究出任何向人类智能的智能系统,即意义上的“综合性能”。
我们不是试图去创建直接的智能,而是可能会首先尝试创建“意识”,然后“循序渐进”的获得智能。
简单地说,意识是一种机制,用于检测任何可能的或可能不会完全理解事件。
根据事件的复杂度检测、感知系统可以分成很多层次。
虽然低层次的感知系统可能不足够聪明来提供关于观察可理解的知识,他们可能为高层次感知系统进行理解的决策提供重要的信息。
在本文中,我们不打算提及现有与感知计算相关的成果。
相反,我们将从新的角度对这一领域进行研究,试图阐明一些相关术语,并提出解决的一些通过计算意识来创造智能的问题。
【CT】第三计算智能国际会议
【CT】国际复杂分析和潜在的理论会议
【CY】月24-26日,2011
【CY】6月20-23日,2011
【CL】巴黎,法国
【CL】CTR丰富的数学,蒙特利尔,加拿大
【PT】[S].
【AU】Agarwal,Manish
Biswas,KanadK.
Hanmandlu,Madasu
【BE】Madani,K
Dourado,A
Rosa,A
Filipe,J
【AB】Thischapterextendsthefuzzymodelstotheprobabilisticdomainusingtheprobabilisticfuzzyruleswithmultipleoutputs.Thefocushasbeentoeffectivelymodeltheuncertaintyintherealworldsituationsusingtheextendedfuzzymodels.Theextendedfuzzymodelscaptureboththeaspectsofuncertainty,vaguenessandrandomoccurence.Wealsolookdeeperintotheconceptsoffuzzylogic,possibilityandprobabilitythatsetsthebackgroundforlayingoutthemathematicalframeworkfortheextendedfuzzymodels.Thenetconditionalprobabilisticpossibilityiscomputedthatformsthekeyingredientintheextensionofthefuzzy
models.Theproposedconceptsarewellillustratedthroughtwocase-studiesofintelligentprobabilisticfuzzysystems.Thestudypavesthewayfordevelopmentofcomputationallyintelligentsystemsthatareabletorepresenttherealworldsituationsmorerealistically.
【题目】:
处理模糊模型的概率域
【SE】计算智能研究
【刊登杂志】:
计算智能
【摘要】本章用具有多个输出的概率模糊规则的模糊模型扩展概率域。
重点是使用扩展模糊模型对现实情况的不确定性进行有效建模。
扩展模糊模型在不确定性,模糊和随机发生等方面进行捕捉。
我们也期待更深入的模糊逻辑概念,以数学框架为背景的可能性和概率性为扩展模糊模型奠定了基础。
网条件概率可能性是计算形成的主要成分扩展的模糊模型。
拟议的概念是通过两个的个案研究得到很好的说明智能概率模糊系统。
这项研究为计算机智能系统的发展开辟了道路,能够代表更实际真实世界情况。
【CT】第三计算智能国际会议
【CT】国际复杂分析和潜在的理论会议
【CY】月24-26日,2011
【CY】6月20-23日,2011
【CL】巴黎,法国
【CL】CTR丰富的数学,蒙特利尔,加拿大
【PT】J.
【AU】LeBras,Yannick
Lenca,Philippe
Lallich,Stephane
【AB】Manystudieshaveshownthelimitsofthesupport/confidenceframework
usedinApriori-likealgorithmstomineassociationrules.Therearea
lotofefficientimplementationsbasedontheantimonotonypropertyof
thesupport,butcandidatesetgeneration(e.g.,frequentitemset
mining)isstillcostly.Inaddition,manyrulesareuninterestingor
redundantandonecanmissinterestingruleslikenuggets.Wearethus
facingacomplexityissueandaqualityissue.Onesolutionistonot
usefrequentitemsetminingandtofocusassoonaspossibleon
interestingrulesusingadditionalinterestingnessmeasures.Wepresent
hereaformalframeworkthatallowsustomakealinkbetweenanalytic
andalgorithmicpropertiesofinterestingnessmeasures.Weintroducethe
notionofoptimonotonyinrelationwiththeoptimalrulediscovery
framework.Wethendemonstrateanecessaryandsufficientconditionfor
theexistenceofoptimonotony.Thisresultcanthusbeappliedto
classifythemeasures.Westudythecaseof39classicalmeasuresand
showthat31ofthemareoptimonotone.Theseoptimonotonemeasurescan
thusbeusedwithanunderlyingpruningstrategy.Empiricalevaluations
showthatthepruningstrategyisefficientandleadstothediscovery
ofnuggetsusinganoptimonotonemeasureandwithoutthesupport
constraint.
IS4
BP475
EP504
DI10.1111/j.1467-8640.2012.00422.x
PDNOV2012
PY2012
【题目】:
OPTIMONOTONE措施优化规则的发现
【刊登杂志】:
计算智能
【摘要】许多研究表明了支持/置信度框架的极限在类Apriori算法挖掘相关规则中的应用。
有很多基于的antimonotony财产 的支持的高效的实现,但候选集的产生(例如,频繁项集挖掘)仍然是昂贵的。
此外,许多规则是无趣的或多余的,人们可以错过有趣的规则,像掘金。
因此,我们面临着一个复杂的问题和一个质量问题。
一个解决方案是不使用频繁项集挖掘而是尽可能的集中在用在额外的趣味性措施中的有趣的规则。
我们在此报告一个正式的框架,它允许我们作出分析和算法性能的趣味性措施之间的联系。
我们介绍optimonotony在关系最优规则发现框架的概念。
然后我们展示一个充分必要条件optimonotony的存在。
因此,这个结果可以被应用到分类措施中。
我们研究了39种古典措施的情况,显示其中31种关于optimonotone的措施。
这些optimonotone措施可以因此被用于一个底层修剪策略。
实证评估表明,修剪策略是有效的,并导致发现使用一个optimonotone掘金测量并没有支持约束。
TC0
ZB0
Z80
Z90
SN0824-7935
UTWOS:
000310485700002
【PT】J.
【AU】Figueroa,Alejandro
Atkinson,John
【AB】Question-answeringsystemsmakegooduseofknowledgebases(KBs,
e.g.,Wikipedia)forrespondingtodefinitionqueries.Typically,
systemsextractrelevantfactsfromarticlesregardingthequestion
acrossKBs,andthentheyareprojectedintothecandidateanswers.
However,studieshaveshownthattheperformanceofthiskindofmethod
suddenlydrops,wheneverKBssupplynarrowcoverage.Thisworkdescribes
anewapproachtodealwiththisproblembyconstructingcontextmodels
forscoringcandidateanswers,whichare,moreprecisely,statistical
n-gramlanguagemodelsinferredfromlexicalizeddependencypaths
extractedfromWikipediaabstracts.Unlikestate-of-the-artapproaches,
contextmodelsarecreatedbycapturingthesemanticsofcandidate
answers(e.g.,"novel","singer","coach",and"city").Thisworkis
extendedbyinvestigatingtheimpactoncontextmodelsofextra
linguisticknowledgesuchaspart-of-speechtaggingandnamed-entity
recognition.Resultsshowedtheeffectivenessofcontextmodelsas
n-gramlexicalizeddependencypathsandpromisingcontextindicatorsfor
thepresenceofdefinitionsinnaturallanguagetexts.
VL28
IS4
BP528
EP548
DI10.1111/j.1467-8640.2012.00426.x
PDNOV2012
PY2012
【题目】上下文语言模型对排名的答案中自然语言定义的问题
【刊登杂志】:
计算智能
【摘要】问题—应答系统响应定义查询充分利用知识库(KBS,例如,维基百科)。
通常,系统在KBs提取相关事实与文章有关的问题,然后他们投射到考生的答案。
然而,有研究表明,每当知识库提供覆盖面窄时这种方法的性能突然下降,这个工作描述了一种新的方法来处理这个问题通过构建上下文模型评分考生的答案,更确切地说,统计N-gram语言模型从词汇化依赖路径推断摘自维基百科的摘要。
与最先进的方法对比,上下文模型是由捕捉候选答案的语义(如。
“小说”、“歌手”、“教练”和“城市”)。
这项工作是延长部分词性标注,命名实体识别额外的语言知识,如上下文模型调查的影响。
结果表明n元语法的词汇化的依赖路径和有前途的上下文指标的存在下在自然语言文本的定义的上下文模型的有效性。
VL28
ZB0
Z80
Z90
SN0824-7935
UTWOS:
000310485700004
【PT】J.
【AU】Bollegala,Danushka
Matsuo,Yutaka
Ishizuka,Mitsuru
【AB】Personalnamedisambiguationisanimportanttaskinsocialnetwork
extraction,evaluationandintegrationofontologies,information
retri
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