Singularity Group | Exemple de corpus sur la femme
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Exemple de corpus sur la femme

17 Dec Exemple de corpus sur la femme

Une réponse évidente est d`aider les machines à comprendre le langage humain. Pour la première fois, la capacité de nombre d`énormes quantités de mots a conduit à des façons entièrement nouvelles de penser les mots et leur relation les uns aux autres. La technologie rend les gens débattants et violents. Pour continuer la lecture de cet article, veuillez quitter le mode Incognito ou vous connecter. Pour le savoir, ils regardent les vecteurs associés à un certain nombre de relations bien connues entre les classes de mots. La technologie émergente de l`arXiv couvre les dernières idées et technologies qui apparaissent sur le serveur de préimpression physique arXiv. Ce document est le premier à tester la généralisabilité de l`approche de la différence vectorielle dans un large éventail de relations lexicales», disent-ils. Abonnez-vous maintenant pour un accès illimité aux articles en ligne. C`est ainsi que Google fait sa traduction automatique. Un autre est d`aider à la traduction de la langue. La linguistique computationnelle a radicalement changé la façon dont les chercheurs étudient et comprennent la langue. Et en explorant cette question, ils trouvent que la différence entre les vecteurs est un outil puissant pour étudier la langue et la relation entre les mots. La question qu`ils abordent est la suivante: que signifient ces vecteurs composites? Par cette approche, son sens traditionnel n`est presque pas pertinent.

En d`autres termes, l`ajout des vecteurs associés aux mots roi et femme tout en soustrayant l`homme est égal au vecteur associé à la Reine. Les résultats font pour la lecture intéressante. Le plus célèbre est le suivant: roi – homme + femme = Reine. Messagerie:… Plus KentuckyFC @ arxivblog. Ces gars-là ont trouvé qu`une relation vectorielle qui apparaissent en anglais fonctionne généralement aussi en espagnol, allemand, vietnamien, et en fait toutes les langues. Ainsi, trouver des moyens de repérer les ambiguïtés peut fournir un moyen utile de corriger ces problèmes. Maintenant, l`étude de la langue devient un problème de mathématiques de l`espace vectoriel. Une question importante que Baldwin et co négligent est de savoir comment cette meilleure compréhension pourrait être utilisée dans le monde réel. Six numéros de notre magazine primé, l`accès en ligne illimité plus le téléchargement avec les meilleures histoires de technologie livrés quotidiennement à votre boîte de réception.

Essentiellement, il considère une phrase équivalente en deux langues si sa position dans les espaces vectoriels de chacun est la même. Il est intéressant de noter que l`un des pionniers et des forces motrices dans ce domaine est Google et son équipe de traduction automatique.

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