Littérature scientifique sur le sujet « Language Representation »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Language Representation ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Language Representation"
Andrade, Cláudia Braga de. « THE SPECIFICITY OF LANGUAGE IN PSYCHOANALYSIS ». Ágora : Estudos em Teoria Psicanalítica 19, no 2 (août 2016) : 279–94. http://dx.doi.org/10.1590/s1516-14982016002009.
Texte intégralRutten, Geert-Jan, et Nick Ramsey. « Language Representation ». Journal of Neurosurgery 106, no 4 (avril 2007) : 726–27. http://dx.doi.org/10.3171/jns.2007.106.4.726.
Texte intégralTomasello, Michael. « Language and Representation ». Contemporary Psychology : A Journal of Reviews 42, no 12 (décembre 1997) : 1080–83. http://dx.doi.org/10.1037/000637.
Texte intégralJing, Chenchen, Yuwei Wu, Xiaoxun Zhang, Yunde Jia et Qi Wu. « Overcoming Language Priors in VQA via Decomposed Linguistic Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 11181–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6776.
Texte intégralBen-Yami, Hanoch. « Word, Sign and Representation in Descartes ». Journal of Early Modern Studies 10, no 1 (2021) : 29–46. http://dx.doi.org/10.5840/jems20211012.
Texte intégral최숙이. « Language as Volition and Representation : Representation of Volition in Language ». Journal of japanese Language and Culture ll, no 26 (décembre 2013) : 321–45. http://dx.doi.org/10.17314/jjlc.2013..26.016.
Texte intégralNavigli, Roberto, Rexhina Blloshmi et Abelardo Carlos Martínez Lorenzo. « BabelNet Meaning Representation : A Fully Semantic Formalism to Overcome Language Barriers ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12274–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21490.
Texte intégralInozemtsev, V. A. « Deductive logic in solving computer knowledge representation ». Izvestiya MGTU MAMI 8, no 1-5 (10 septembre 2014) : 121–26. http://dx.doi.org/10.17816/2074-0530-67477.
Texte intégralGilbert, Stephen B., et Whitman Richards. « The Classification of Representational Forms ». Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 63, no 1 (novembre 2019) : 2244–48. http://dx.doi.org/10.1177/1071181319631530.
Texte intégralMiller, R. A., R. H. Baud, J. R. Scherrer et A. M. Rassinoux. « Modeling Concepts in Medicine for Medical Language Understanding ». Methods of Information in Medicine 37, no 04/05 (octobre 1998) : 361–72. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1634561.
Texte intégralThèses sur le sujet "Language Representation"
Sukkarieh, Jana Zuheir. « Natural language for knowledge representation ». Thesis, University of Cambridge, 2002. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.620452.
Texte intégralWilhelmson, Mika. « Representations of culture in EIL : Cultural representation in Swedish EFL textbooks ». Thesis, Högskolan Dalarna, Engelska, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:du-21120.
Texte intégralLuebbering, Candice Rae. « The Cartographic Representation of Language : Understanding language map construction and visualizing language diversity ». Diss., Virginia Tech, 2011. http://hdl.handle.net/10919/37543.
Texte intégralPh. D.
Perfors, Amy (Amy Francesca). « Learnability, representation, and language : a Bayesian approach ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1721.1/45601.
Texte intégralThis electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.
Includes bibliographical references (p. 225-243).
Within the metaphor of the "mind as a computation device" that dominates cognitive science, understanding human cognition means understanding learnability not only what (and how) the brain learns, but also what data is available to it from the world. Ideal learnability arguments seek to characterize what knowledge is in theory possible for an ideal reasoner to acquire, which illuminates the path towards understanding what human reasoners actually do acquire. The goal of this thesis is to exploit recent advances in machine learning to revisit three common learnability arguments in language acquisition. By formalizing them in Bayesian terms and evaluating them given realistic, real-world datasets, we achieve insight about what must be assumed about a child's representational capacity, learning mechanism, and cognitive biases. Exploring learnability in the context of an ideal learner but realistic (rather than ideal) datasets enables us to investigate what could be learned in practice rather than noting what is impossible in theory. Understanding how higher-order inductive constraints can themselves be learned permits us to reconsider inferences about innate inductive constraints in a new light. And realizing how a learner who evaluates theories based on a simplicity/goodness-of-fit tradeoff can handle sparse evidence may lead to a new perspective on how humans reason based on the noisy and impoverished data in the world. The learnability arguments I consider all ultimately stem from the impoverishment of the input either because it lacks negative evidence, it lacks a certain essential kind of positive evidence, or it lacks suffcient quantity of evidence necessary for choosing from an infinite set of possible generalizations.
(cont.) I focus on these learnability arguments in the context of three major topics in language acquisition: the acquisition of abstract linguistic knowledge about hierarchical phrase structure, the acquisition of verb argument structures, and the acquisition of word leaning biases.
by Amy Perfors.
Ph.D.
Nayak, Sunita. « Representation and learning for sign language recognition ». [Tampa, Fla] : University of South Florida, 2008. http://purl.fcla.edu/usf/dc/et/SFE0002362.
Texte intégralJarosiewicz, Eugenio. « Natural language parsing and representation in XML ». [Gainesville, Fla.] : University of Florida, 2003. http://purl.fcla.edu/fcla/etd/UFE0000707.
Texte intégralDawborn, Timothy James. « DOCREP : Document Representation for Natural Language Processing ». Thesis, The University of Sydney, 2015. http://hdl.handle.net/2123/14767.
Texte intégralRamos, González Juan José. « PML - A modeling Language for Physical Knowledge Representation ». Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2003. http://hdl.handle.net/10803/5801.
Texte intégralEl propósito de este trabajo ha sido el diseño de un lenguaje de modelado, PML, capaz de automatizar el proceso de modelado asegurando la reusabilidad de modelos que pueden ser predefinidos de manera independiente al contexto físico don seran reutilizados. La reutilización de modelos se contempla tanto en la contrucción de nuevos modelos (modelado estructurado) como en su utilización para diferentes objetivos de experimentación. Los nuevos modelos son contruidos acoplando modelos predefinidos de acurdo a la topología física del sistema modelado. Tales modelos pueden ser manipulados para adecuarlos a distintos objetivos de experimentación, adecuándose la formulación matemática de la dinámicas de interés marcadas por dichos objetivos.
PML es un lenguaje de modelado orientado a objetos diseñado para describir el comportamiento del sistema físico mediante estructuras de representación modulares (clases de modelado). La clases PML representan conceptos físicos que son familiares al modelador. El conocimiento físico declarado por la clases se utiliza para analizar los modelos estructurados, obteniéndose de manera automatizada la representación matemática de las dinámicas de interés.
The topic of this thesis is the automated modeling of physical systems. Modeling automation has been a common objective in many of the present modeling tools. Reuse of predefined models is probably the main approach adopted by many of them in order to reduce the modeling burden. However, to facilitate reuse is difficult to achieve and, as it is discussed thoroughly in the thesis, reusability of models can not be assured when they are predefined to represent the system dynamics in a particular physical context. In order to avoid the reuse constraints due to the system dynamics formulation, a modeling language should be defined with a clear separation between the physical behaviour representation aspects (declarative physical knowledge) and the computational aspects concerning to model simulation (procedural computational knowledge). The physical knowledge will represent the system behaviour and it will support the analysis of the model reusing context in order to set the system dynamics formulation.
The aim of this work is the design of a modeling language, PML, able to automate the modeling process by assuring the reusability of ready-made models independently of the physical context where they have been defined. The reuse of a predefined model contemplates both the construction of new models (structured modeling) and the model usage for different experimentation purposes. New models are constructed by coupling predefined models according to the physical system topology. Such structured models are manipulated in order to obtain the representation of the system dynamics which are of interest for the experimentation purposes.
PML is an object oriented modeling language designed to represent system behaviour by means of modular structures (modeling classes). The PML modeling classes describe physical concepts well-known by the modeller. The physical knowledge declared by the modeling classes is used to analyze structured models in order to generate automatically the mathematical representation of the system dynamics. The simulation model is obtained by means of an equation-based object oriented modeling language.
Stephens, Robert Andrew. « Representation and knowledge acquisition : the problem of language ». Thesis, University of the West of England, Bristol, 1996. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.321831.
Texte intégralRocktaschel, Tim. « Combining representation learning with logic for language processing ». Thesis, University College London (University of London), 2018. http://discovery.ucl.ac.uk/10040845/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Language Representation"
Language, thought, and representation. Chichester : J. Wiley & Sons, 1993.
Trouver le texte intégralLarrazabal, Jesús M., et Luis A. Pérez Miranda, dir. Language, Knowledge, and Representation. Dordrecht : Springer Netherlands, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4020-2783-3.
Texte intégralM, Larrazabal Jesús, et Pérez Miranda Luis A, dir. Language, knowledge, and representation. Boston, Mass : Kluwer Academic Publishers, 2004.
Trouver le texte intégralCrumplin, Mary-Ann. Problems of democracy : Language and speaking. Freeland, Oxfordshire : Inter-Disciplinary Press, 2011.
Trouver le texte intégralProblems of democracy : Language and speaking. Freeland, Oxfordshire : Inter-Disciplinary Press, 2011.
Trouver le texte intégralDivjak, Dagmar, et Stefan Th Gries, dir. Frequency Effects in Language Representation. Berlin, Boston : DE GRUYTER, 2012. http://dx.doi.org/10.1515/9783110274073.
Texte intégralMacGregor, R. The Loom Knowledge representation language. Marina Del Ray : University of Southern California, 1987.
Trouver le texte intégralFrequency effects in language representation. Berlin : De Gruyter Mouton, 2012.
Trouver le texte intégralPeter, Robinson, Jungheim Nicholas O et Pacific Second Language Research Forum., dir. Representation and process. Tokyo [Japan] : Pacific Second Language Research Forum, 1999.
Trouver le texte intégralLiu, Zhiyuan, Yankai Lin et Maosong Sun. Representation Learning for Natural Language Processing. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Language Representation"
Buhmann, M. D., Prem Melville, Vikas Sindhwani, Novi Quadrianto, Wray L. Buntine, Luís Torgo, Xinhua Zhang et al. « Representation Language ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 863. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_725.
Texte intégralSimchen, Ori. « Semantics and Ordinary Language ». Dans Philosophical Representation, 61–80. New York : Routledge, 2023. http://dx.doi.org/10.4324/9781003306443-4.
Texte intégralCoupland, Nikolas. « ‘Other’ representation ». Dans Society and Language Use, 241–60. Amsterdam : John Benjamins Publishing Company, 2010. http://dx.doi.org/10.1075/hoph.7.16cou.
Texte intégralJohnson, Michael L. « Form, Representation, Presence ». Dans Mind, Language, Machine, 80–85. London : Palgrave Macmillan UK, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-349-19404-9_15.
Texte intégralBosch, Peter. « Indexicality and representation ». Dans Natural Language and Logic, 50–61. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-53082-7_16.
Texte intégralLiu, Zhiyuan, Yankai Lin et Maosong Sun. « Word Representation ». Dans Representation Learning for Natural Language Processing, 13–41. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2_2.
Texte intégralLiu, Zhiyuan, Yankai Lin et Maosong Sun. « Sentence Representation ». Dans Representation Learning for Natural Language Processing, 59–89. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2_4.
Texte intégralLiu, Zhiyuan, Yankai Lin et Maosong Sun. « Document Representation ». Dans Representation Learning for Natural Language Processing, 91–123. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2_5.
Texte intégralLiu, Zhiyuan, Yankai Lin et Maosong Sun. « Network Representation ». Dans Representation Learning for Natural Language Processing, 217–83. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2_8.
Texte intégralScott, Bernard. « The SAL Representation Language ». Dans Translation, Brains and the Computer, 205–41. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-76629-4_9.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Language Representation"
Chen, Zhenpeng, Sheng Shen, Ziniu Hu, Xuan Lu, Qiaozhu Mei et Xuanzhe Liu. « Emoji-Powered Representation Learning for Cross-Lingual Sentiment Classification (Extended Abstract) ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/649.
Texte intégralCheng, Nancy Yen-wen. « Teaching CAD with Language Learning Methods ». Dans ACADIA 1997 : Representation and Design. ACADIA, 1997. http://dx.doi.org/10.52842/conf.acadia.1997.173.
Texte intégralAchsas, Sanae, et El Habib Nfaoui. « Language representation learning models ». Dans SITA'20 : Theories and Applications. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3419604.3419773.
Texte intégralMuji, Muji. « Language : Representation of Mind ». Dans Proceedings of the 1st Konferensi Internasional Berbahasa Indonesia Universitas Indraprasta PGRI, KIBAR 2020, 28 October 2020, Jakarta, Indonesia. EAI, 2022. http://dx.doi.org/10.4108/eai.28-10-2020.2315327.
Texte intégralLevialdi, S., et C. E. Bernardelli. « Representation : Relationship between Language and Image ». Dans Conference on Representation : Relationship between Language and Image. WORLD SCIENTIFIC, 1994. http://dx.doi.org/10.1142/9789814534659.
Texte intégralKountchev, R., Vl Todorov et R. Kountcheva. « Efficient sign language video representation ». Dans 2008 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iwssip.2008.4604396.
Texte intégralLi, Yian, et Hai Zhao. « Pre-training Universal Language Representation ». Dans Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1 : Long Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.398.
Texte intégralKollar, Thomas, Danielle Berry, Lauren Stuart, Karolina Owczarzak, Tagyoung Chung, Lambert Mathias, Michael Kayser, Bradford Snow et Spyros Matsoukas. « The Alexa Meaning Representation Language ». Dans Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies, Volume 3 (Industry Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2018. http://dx.doi.org/10.18653/v1/n18-3022.
Texte intégralBrown, Paul C. « A Concept Representation Language (CRL) ». Dans 2018 IEEE 12th International Conference on Semantic Computing (ICSC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icsc.2018.00010.
Texte intégralNeville, Dorothy, et Leo Joskowicz. « A Representation Language for Mechanical Behavior ». Dans ASME 1993 Design Technical Conferences. American Society of Mechanical Engineers, 1993. http://dx.doi.org/10.1115/detc1993-0001.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Language Representation"
Moore, Robert C. Knowledge Representation and Natural-Language Semantics. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada181422.
Texte intégralMoore, Robert C. Knowledge Representation and Natural-Language Semantics. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada162389.
Texte intégralAllen, James F. Natural Language, Knowledge Representation, and Logical Form. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 1991. http://dx.doi.org/10.21236/ada247389.
Texte intégralSidner, C. Research in Knowledge Representation for Natural Language Understanding. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada152260.
Texte intégralDelugach, Harry S., Lissa C. Cox et David J. Skipper. Dependency Language Representation Using Conceptual Graphs. Autonomic Information Systems. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada399504.
Texte intégralKuehne, Sven E. On the Representation of Physical Quantities in Natural Language Text. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada465872.
Texte intégralBirkholz, H., C. Vigano et C. Bormann. Concise Data Definition Language (CDDL) : A Notational Convention to Express Concise Binary Object Representation (CBOR) and JSON Data Structures. RFC Editor, juin 2019. http://dx.doi.org/10.17487/rfc8610.
Texte intégralZelenskyi, Arkadii A. Relevance of research of programs for semantic analysis of texts and review of methods of their realization. [б. в.], décembre 2018. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/2884.
Texte intégralTarasenko, Rostyslav O., Svitlana M. Amelina, Yuliya M. Kazhan et Olga V. Bondarenko. The use of AR elements in the study of foreign languages at the university. CEUR Workshop Proceedings, novembre 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4421.
Texte intégralTarasenko, Rostyslav O., Svitlana M. Amelina, Yuliya M. Kazhan et Olga V. Bondarenko. The use of AR elements in the study of foreign languages at the university. CEUR Workshop Proceedings, novembre 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4421.
Texte intégral