Дисертації з теми "080107 Natural Language Processing"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 дисертацій для дослідження на тему "080107 Natural Language Processing".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Meyer, Christopher Henry. "On improving natural language processing through phrase-based and one-to-one syntactic algorithms." Thesis, Manhattan, Kan. : Kansas State University, 2008. http://hdl.handle.net/2097/1096.
Повний текст джерелаMatsubara, Shigeki. "Corpus-based Natural Language Processing." INTELLIGENT MEDIA INTEGRATION NAGOYA UNIVERSITY / COE, 2004. http://hdl.handle.net/2237/10355.
Повний текст джерелаSmith, Sydney. "Approaches to Natural Language Processing." Scholarship @ Claremont, 2018. http://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/1817.
Повний текст джерелаStrandberg, Aron, and Patrik Karlström. "Processing Natural Language for the Spotify API : Are sophisticated natural language processing algorithms necessary when processing language in a limited scope?" Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-186867.
Повний текст джерелаChen, Joseph C. H. "Quantum computation and natural language processing." [S.l.] : [s.n.], 2002. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=965581020.
Повний текст джерелаKnight, Sylvia Frances. "Natural language processing for aerospace documentation." Thesis, University of Cambridge, 2001. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.621395.
Повний текст джерелаNaphtal, Rachael (Rachael M. ). "Natural language processing based nutritional application." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1721.1/100640.
Повний текст джерелаThis electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.
Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 67-68).
The ability to accurately and eciently track nutritional intake is a powerful tool in combating obesity and other food related diseases. Currently, many methods used for this task are time consuming or easily abandoned; however, a natural language based application that converts spoken text to nutritional information could be a convenient and eective solution. This thesis describes the creation of an application that translates spoken food diaries into nutritional database entries. It explores dierent methods for solving the problem of converting brands, descriptions and food item names into entries in nutritional databases. Specifically, we constructed a cache of over 4,000 food items, and also created a variety of methods to allow refinement of database mappings. We also explored methods of dealing with ambiguous quantity descriptions and the mapping of spoken quantity values to numerical units. When assessed by 500 users entering their daily meals on Amazon Mechanical Turk, the system was able to map 83.8% of the correctly interpreted spoken food items to relevant nutritional database entries. It was also able to nd a logical quantity for 92.2% of the correct food entries. Overall, this system shows a signicant step towards the intelligent conversion of spoken food diaries to actual nutritional feedback.
by Rachael Naphtal.
M. Eng.
Eriksson, Simon. "COMPARING NATURAL LANGUAGE PROCESSING TO STRUCTURED QUERY LANGUAGE ALGORITHMS." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-163310.
Повний текст джерелаKesarwani, Vaibhav. "Automatic Poetry Classification Using Natural Language Processing." Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2018. http://hdl.handle.net/10393/37309.
Повний текст джерелаPham, Son Bao Computer Science & Engineering Faculty of Engineering UNSW. "Incremental knowledge acquisition for natural language processing." Awarded by:University of New South Wales. School of Computer Science and Engineering, 2006. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/26299.
Повний текст джерела張少能 and Siu-nang Bruce Cheung. "A concise framework of natural language processing." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 1989. http://hub.hku.hk/bib/B31208563.
Повний текст джерелаCahill, Lynne Julie. "Syllable-based morphology for natural language processing." Thesis, University of Sussex, 1990. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.386529.
Повний текст джерелаLei, Tao Ph D. Massachusetts Institute of Technology. "Interpretable neural models for natural language processing." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2017. http://hdl.handle.net/1721.1/108990.
Повний текст джерелаCataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 109-119).
The success of neural network models often comes at a cost of interpretability. This thesis addresses the problem by providing justifications behind the model's structure and predictions. In the first part of this thesis, we present a class of sequence operations for text processing. The proposed component generalizes from convolution operations and gated aggregations. As justifications, we relate this component to string kernels, i.e. functions measuring the similarity between sequences, and demonstrate how it encodes the efficient kernel computing algorithm into its structure. The proposed model achieves state-of-the-art or competitive results compared to alternative architectures (such as LSTMs and CNNs) across several NLP applications. In the second part, we learn rationales behind the model's prediction by extracting input pieces as supporting evidence. Rationales are tailored to be short and coherent, yet sufficient for making the same prediction. Our approach combines two modular components, generator and encoder, which are trained to operate well together. The generator specifies a distribution over text fragments as candidate rationales and these are passed through the encoder for prediction. Rationales are never given during training. Instead, the model is regularized by the desiderata for rationales. We demonstrate the effectiveness of this learning framework in applications such multi-aspect sentiment analysis. Our method achieves a performance over 90% evaluated against manual annotated rationales.
by Tao Lei.
Ph. D.
Grinman, Alex J. "Natural language processing on encrypted patient data." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1721.1/113438.
Повний текст джерелаThis electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.
Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 85-86).
While many industries can benefit from machine learning techniques for data analysis, they often do not have the technical expertise nor computational power to do so. Therefore, many organizations would benefit from outsourcing their data analysis. Yet, stringent data privacy policies prevent outsourcing sensitive data and may stop the delegation of data analysis in its tracks. In this thesis, we put forth a two-party system where one party capable of powerful computation can run certain machine learning algorithms from the natural language processing domain on the second party's data, where the first party is limited to learning only specific functions of the second party's data and nothing else. Our system provides simple cryptographic schemes for locating keywords, matching approximate regular expressions, and computing frequency analysis on encrypted data. We present a full implementation of this system in the form of a extendible software library and a command line interface. Finally, we discuss a medical case study where we used our system to run a suite of unmodified machine learning algorithms on encrypted free text patient notes.
by Alex J. Grinman.
M. Eng.
Alharthi, Haifa. "Natural Language Processing for Book Recommender Systems." Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2019. http://hdl.handle.net/10393/39134.
Повний текст джерелаMedlock, Benjamin William. "Investigating classification for natural language processing tasks." Thesis, University of Cambridge, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.611949.
Повний текст джерелаHuang, Yin Jou. "Event Centric Approaches in Natural Language Processing." Doctoral thesis, Kyoto University, 2021. http://hdl.handle.net/2433/265210.
Повний текст джерелаWoldemariam, Yonas Demeke. "Natural language processing in cross-media analysis." Licentiate thesis, Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-147640.
Повний текст джерелаCheung, Siu-nang Bruce. "A concise framework of natural language processing /." [Hong Kong : University of Hong Kong], 1989. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record.jsp?B12432544.
Повний текст джерелаMiao, Yishu. "Deep generative models for natural language processing." Thesis, University of Oxford, 2017. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:e4e1f1f9-e507-4754-a0ab-0246f1e1e258.
Повний текст джерелаHu, Jin. "Explainable Deep Learning for Natural Language Processing." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254886.
Повний текст джерелаDjupa inlärningsmetoder får imponerande prestanda i många naturliga Neural Processing (NLP) uppgifter, men det är fortfarande svårt att veta vad hände inne i ett djupt neuralt nätverk. I denna avhandling, en allmän översikt av förklarliga AI och hur förklarliga djupa inlärningsmetoder tillämpas för NLP-uppgifter ges. Då den bi-riktiga LSTM och CRF (BiLSTM-CRF) modell för Named Entity Recognition (NER) uppgift införs, liksom tillvägagångssättet för att göra denna modell förklarlig. De tillvägagångssätt för att visualisera vikten av neuroner i BiLSTM-skiktet av Modellen för NER genom Layer-Wise Relevance Propagation (LRP) föreslås, som kan mäta hur neuroner bidrar till varje förutsägelse av ett ord i en sekvens. Idéer om hur man mäter påverkan av CRF-skiktet i Bi-LSTM-CRF-modellen beskrivs också.
Guy, Alison. "Logical expressions in natural language conditionals." Thesis, University of Sunderland, 1990. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.278644.
Повний текст джерелаWalker, Alden. "Natural language interaction with robots." Diss., Connect to the thesis, 2007. http://hdl.handle.net/10066/1275.
Повний текст джерелаFuchs, Gil Emanuel. "Practical natural language processing question answering using graphs /." Diss., Digital Dissertations Database. Restricted to UC campuses, 2004. http://uclibs.org/PID/11984.
Повний текст джерелаKolak, Okan. "Rapid resource transfer for multilingual natural language processing." College Park, Md. : University of Maryland, 2005. http://hdl.handle.net/1903/3182.
Повний текст джерелаThesis research directed by: Dept. of Linguistics. Title from t.p. of PDF. Includes bibliographical references. Published by UMI Dissertation Services, Ann Arbor, Mich. Also available in paper.
Takeda, Koichi. "Building Natural Language Processing Applications Using Descriptive Models." 京都大学 (Kyoto University), 2010. http://hdl.handle.net/2433/120372.
Повний текст джерелаÅkerud, Daniel, and Henrik Rendlo. "Natural Language Processing from a Software Engineering Perspective." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Avdelningen för programvarusystem, 2004. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-2056.
Повний текст джерелаByström, Adam. "From Intent to Code : Using Natural Language Processing." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för datalogi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-325238.
Повний текст джерелаBigert, Johnny. "Automatic and unsupervised methods in natural language processing." Doctoral thesis, Stockholm, 2005. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-156.
Повний текст джерелаCohn, Trevor A. "Scaling conditional random fields for natural language processing /." Connect to thesis, 2007. http://eprints.unimelb.edu.au/archive/00002874.
Повний текст джерелаZhang, Lidan, and 张丽丹. "Exploiting linguistic knowledge for statistical natural language processing." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2011. http://hub.hku.hk/bib/B46506299.
Повний текст джерелаCosh, Kenneth John. "Supporting organisational semiotics with natural language processing techniques." Thesis, Lancaster University, 2003. http://eprints.lancs.ac.uk/12351/.
Повний текст джерелаAllott, Nicholas Mark. "A natural language processing framework for automated assessment." Thesis, Nottingham Trent University, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.314333.
Повний текст джерелаFass, D. "Collative semantics : A semantics for natural language processing." Thesis, University of Essex, 1988. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.383507.
Повний текст джерелаGrubbs, Elmer Andrew. "An information theoretic approach to natural language processing." Diss., The University of Arizona, 1994. http://hdl.handle.net/10150/186886.
Повний текст джерелаDjoweini, Camran, and Henrietta Hellberg. "Approaches to natural language processing in app development." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-230167.
Повний текст джерелаDatalingvistik (engelska natural language processing) är ett område inom datavetenskap som ännu inte är fullt etablerat. En hög efterfrågan av stöd för naturligt språk i applikationer skapar ett behov av tillvägagångssätt och verktyg anpassade för ingenjörer. Detta projekt närmar sig området från en ingenjörs synvinkel för att undersöka de tillvägagångssätt, verktyg och tekniker som finns tillgängliga att arbeta med för utveckling av stöd för naturligt språk i applikationer i dagsläget. Delområdet ‘information retrieval’ undersöktes genom en fallstudie, där prototyper utvecklades för att skapa en djupare förståelse av verktygen och teknikerna som används inom området. Vi kom fram till att det går att kategorisera verktyg och tekniker i två olika grupper, beroende på hur distanserad utvecklaren är från den underliggande bearbetningen av språket. Kategorisering av verktyg och tekniker samt källkod, dokumentering och utvärdering av prototyperna presenteras som resultat. Valet av tillvägagångssätt, tekniker och verktyg bör baseras på krav och specifikationer för den färdiga produkten. Resultaten av studien är till stor del generaliserbara eftersom lösningar till många problem inom området är likartade även om de slutgiltiga målen skiljer sig åt.
Bjöörn, Anton, and Lukas Uggla. "Answering Game Rulebook Enquiries Through Natural Language Processing." Thesis, KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-230209.
Повний текст джерелаVi har undersökt hur man kan skapa en generell konverserande assistent som kan hjälpa med att svara på regelfrågor i brädspel (eller mer specifikt bordsrollspel, även kallat penna och papper roll- spel). I många bordsrollspel finns det väldigt mycket regler och termer som de flesta användare inte kan memorera direkt om än alls. Istället för att behöva bläddra genom långa böcker eller söka på en hemsida efter rätt del i regeltexten där det man undrar står har vi designat en assistent som man kan ställa frågor till om regler. För att göra detta har vi använt programeringsspråket Python samt verktyget NLTK [11] och hemsidan Dialogflow. Frågan som man ställer programmet skickas till Dialogflow som kan tolka språket och skickar sedan tillbaka till oss vad det är användaren vill (ex- empelvis ”Berätta om svart magi.” skickar tillbaka att användaren vill ha info om ”svart magi”). Därefter söker vårt program igenom en textfil där alla regler har kopierats in (denna används också innan för att Dialogflow ska veta vad som kan frågas om) och av vår kod rankas då olika textstycken utefter relevans och den högst rankade texten visas för användaren. Sedan kan man ex- empelvis fråga om mer information om ämnet, se vad som står direkt efter i texten eller ställa en ny fråga. Vi använde bord- srollspelet Open Legend [2] som testsystem och lät sedan testare som ej var bekanta med systemet testa att försöka svara på några svåra frågor om spelet på tio minuter, detta jämfördes med att lika många testare svarade på samma frågor under samma tid men fick använda hemsidan där reglerna var tagna ifrån istället. Un- dersökningen visade att även i situationer där testaren var okunnig om spelet och nyintroducerad till programmet så kunde assistenten vara lika effektiv som hemsidan på att få ut information. För att undersöka hur generellt applicerbar assistenen var testade vi också att applicera vårat program på ett helt orelaterat och mycket större bordsrollspel (Pathfinder) och även då visade sig assisteten fungera och kunde svara på regelfrågorna, om än mycket långsammare på grund av regelbokens längd.
Rodríguez, Ruiz Luis. "Interactive Pattern Recognition applied to Natural Language Processing." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2010. http://hdl.handle.net/10251/8479.
Повний текст джерелаRodríguez Ruiz, L. (2010). Interactive Pattern Recognition applied to Natural Language Processing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8479
Palancia
Jin, Di Ph D. Massachusetts Institute of Technology. "Transfer learning and robustness for natural language processing." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2020. https://hdl.handle.net/1721.1/129004.
Повний текст джерелаCataloged from student-submitted PDF of thesis.
Includes bibliographical references (pages 189-217).
Teaching machines to understand human language is one of the most elusive and long-standing challenges in Natural Language Processing (NLP). Driven by the fast development of deep learning, state-of-the-art NLP models have already achieved human-level performance in various large benchmark datasets, such as SQuAD, SNLI, and RACE. However, when these strong models are deployed to real-world applications, they often show poor generalization capability in two situations: 1. There is only a limited amount of data available for model training; 2. Deployed models may degrade significantly in performance on noisy test data or natural/artificial adversaries. In short, performance degradation on low-resource tasks/datasets and unseen data with distribution shifts imposes great challenges to the reliability of NLP models and prevent them from being massively applied in the wild. This dissertation aims to address these two issues.
Towards the first one, we resort to transfer learning to leverage knowledge acquired from related data in order to improve performance on a target low-resource task/dataset. Specifically, we propose different transfer learning methods for three natural language understanding tasks: multi-choice question answering, dialogue state tracking, and sequence labeling, and one natural language generation task: machine translation. These methods are based on four basic transfer learning modalities: multi-task learning, sequential transfer learning, domain adaptation, and cross-lingual transfer. We show experimental results to validate that transferring knowledge from related domains, tasks, and languages can improve the target task/dataset significantly. For the second issue, we propose methods to evaluate the robustness of NLP models on text classification and entailment tasks.
On one hand, we reveal that although these models can achieve a high accuracy of over 90%, they still easily crash over paraphrases of original samples by changing only around 10% words to their synonyms. On the other hand, by creating a new challenge set using four adversarial strategies, we find even the best models for the aspect-based sentiment analysis task cannot reliably identify the target aspect and recognize its sentiment accordingly. On the contrary, they are easily confused by distractor aspects. Overall, these findings raise great concerns of robustness of NLP models, which should be enhanced to ensure their long-run stable service.
by Di Jin.
Ph. D.
Ph.D. Massachusetts Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering
Välme, Emma, and Lea Renmarker. "Accelerating Sustainability Report Assessment with Natural Language Processing." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för visuell information och interaktion, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-445912.
Повний текст джерелаLiliemark, Adam, and Viktor Enghed. "Categorization of Customer Reviews Using Natural Language Processing." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-299882.
Повний текст джерелаDatabaser med användargenererad data kan snabbt bli ohanterbara. Klarna stod inför detta problem, med en databas innehållande cirka 700 000 recensioner från kunder. De såg helst att databasen skulle rensas från ointressanta recensioner och att de kvarvarande kategoriseras. Eftersom att kategorierna var okända initialt, var tanken att använda en oövervakad grupperingsalgoritm. Denna rapport beskriver det arbete som utfördes för att lösa detta problem, och föreslår en lösning till Klarna som involverar artificiella neurala nätverk istället för oövervakad gruppering. Implementationen skapad av oss är kapabel till att kategorisera recensioner som intressanta eller ointressanta. Vi föreslår ett arbetsflöde som skulle skapa möjlighet att kategorisera recensioner inte bara i dessa två kategorier, utan i flera. Metoden kretsar kring experimentering med grupperingsalgoritmer och artificiella neurala nätverk. Tidigare forskning visar att texter kan grupperas oövervakat, dock med ingångsdata som väsentligt skiljer sig från Klarnas data. Recensionerna i Klarnas data är generellt sett korta och en stor andel av dem kan ses som ointressanta. Oövervakad grupperingen gav otillräckliga resultat, då inga skönjbara kategorier stod att finna. I vissa fall skapades grupperingar av ointressanta recensioner. Dessa användes som träningsdata för ett artificiellt neuralt nätverk. Till träningsdatan lades intressanta recensioner som tagits fram manuellt. Resultaten från detta var positivt; med en träffsäkerhet om cirka 86% avgörs om en recension är intressant eller inte. Detta uppnåddes genom den tidigare skapade träningsdatan samt fem återkopplingsprocesser, där modellens felaktiga prediktioner av evalueringsdata matades in som träningsdata. Vår uppfattning är att den korta längden på recensionerna gör att den oövervakade grupperingen inte fungerar. Andra forskare har lyckats gruppera textdata med snittlängder om hundratals ord per text. Dessa texter rymmer fler meningsfulla enheter än de korta recensionerna i Klarnas data. Det finns lösningar som innefattar artificiella neurala nätverk å andra sidan kan upptäcka dessa meningsfulla enheter, tack vare sin grundläggande utformning. Vårt arbete visar att ett artificiellt neuralt nätverk kan upptäcka dessa meningsfulla enheter, trots den korta längden per recension. Extrahering av meningsfulla enheter ur korta texter är ett ¨ämne som behöver mer forskning för att underlätta problem som detta. Om meningsfulla enheter kan extraheras ur texter, kan grupperingen göras på dessa enheter istället för orden i sig. Vårt artificiella neurala nätverk visar att de arbiträra enheterna intressant och ointressant kan extraheras, vilket gör oss hoppfulla om att framtida forskare kan finna sätt att extrahera fler enheter ur korta texter. I teorin innebär detta att texter av alla längder kan grupperas oövervakat.
Kavousi, Mohammadamir. "APPLICATIONS OF NEURAL NETWORKS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING." OpenSIUC, 2019. https://opensiuc.lib.siu.edu/theses/2570.
Повний текст джерелаWang, Qianqian. "NATURAL LANGUAGE PROCESSING BASED GENERATOR OF TESTING INSTRUMENTS." CSUSB ScholarWorks, 2017. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd/576.
Повний текст джерелаHellmann, Sebastian. "Integrating Natural Language Processing (NLP) and Language Resources Using Linked Data." Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Leipzig, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-157932.
Повний текст джерелаDevlin, Siobhan Lucy. "Simplifying natural language for aphasic readers." Thesis, University of Sunderland, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.300732.
Повний текст джерелаShepherd, David. "Natural language program analysis combining natural language processing with program analysis to improve software maintenance tools /." Access to citation, abstract and download form provided by ProQuest Information and Learning Company; downloadable PDF file, 176 p, 2007. http://proquest.umi.com/pqdweb?did=1397920371&sid=6&Fmt=2&clientId=8331&RQT=309&VName=PQD.
Повний текст джерелаKakavandy, Hanna, and John Landeholt. "How natural language processing can be used to improve digital language learning." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281693.
Повний текст джерелаGlobaliseringen medför flertal konsekvenser för växande företag. En av utmaningarna som företag står inför är anställandet av tillräckligt med kompentent personal. För många företag står språkbarriären mellan de och att anställa kompetens, arbetsökande har ofta inte tillräckligt med språkkunskaper för att klara av jobbet. Lingio är företag som arbetar med just detta, deras produkt är en digital applikation som undervisar yrkesspecific svenska, en effektiv lösning för den som vill fokusera sin inlärning av språket inför ett jobb. Syftet är att hjälpa Lingio i utvecklingen av deras produkt, närmare bestämt i arbetet med att göra den mer interaktiv. Detta görs genom att undersöka effektiviteten hos applikationens yttranden som används för inlärningssyfte och att använda en språkteknologisk modell för att klassificera en användares svar till ett yttrande. Vidare analyseras huruvida det är bäst att använda en golden standard eller insamlat material från enkäter som referenspunkt för ett korrekt yttrande. Resultatet visar att modellen har flertal svagheter och behöver utvecklas för att kunna göra klassificeringen på ett korrekt sätt och att det finns utrymme för bättring när det kommer till yttrandena. Det visas även att insamlat material från enkäter fungerar bättre än en golden standard.
Cline, Ben E. "Knowledge intensive natural language generation with revision." Diss., This resource online, 1994. http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-09092008-063657/.
Повний текст джерелаAlaca, Aygul Filiz. "Natural Language Query Processing In Ontology Based Multimedia Databases." Master's thesis, METU, 2010. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12611816/index.pdf.
Повний текст джерелаAND&rdquo
or &ldquo
OR&rdquo
connector), spatial (left, right . . . ), temporal (before, after, at least 10 minutes before, 5 minutes after . . . ), object trajectory and directional trajectory (east, west, southeast . . . , left, right, upwards . . . ) queries to the system. Furthermore, the system handles the negative meaning in the user input. When the user enters a natural language (NL) input, it is parsed with the link parser. According to query type, the objects, attributes, spatial relation, temporal relation, trajectory relation, time filter and time information are extracted from the parser output by using predefined rules. After the information extraction, SPARQL queries are generated, and executed against the ontology by using an RDF API. Results are retrieved and they are used to calculate spatial, temporal, and trajectory relations between objects. The results satisfying the required relations are displayed in a tabular format and user can navigate through the multimedia content.
Seungji, Baek. "Crisis Communication in Major Disaster Using Natural Language Processing." 京都大学 (Kyoto University), 2016. http://hdl.handle.net/2433/215520.
Повний текст джерела