یارا فایل

مرجع دانلود انواع فایل

یارا فایل

مرجع دانلود انواع فایل

استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اصلاحات در یک محیط هوشمند

اختصاصی از یارا فایل استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اصلاحات در یک محیط هوشمند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 20

 

استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اطلاعات در یک محیط هوشمند

خلاصه :

در ساخت عکس نهایی هوشمند، نمایش اطلاعات برای اتاقهای کپسولی، کاربران، نقش های و سایر اطلاعات، یک مساله اساسی می‌باشند. در این جا ما یک شبکه معنایی به عنوان یک معرفی ( نمایش) ارائه می‌دهیم و توانایی آنرا به عنوان پایه ای برای کار مداومی نمایش می‌دهیم.

مقدمه

چندین سال است که محقق در مورد مکانهای هوشمند توسعه یافته است. کشف راههای جدید که یک room می تواند با یک یا تعداد بیشتیرن کاربرد عوامل آنهاارتباط داشته باشد. بیشتر کار شامل تعریف بر هم کنش شخص جدید با این مکانها، ساختن سیستم ها برای ردیابی کاربران و ایجاد استفاده های جدید برای الگوریتمهای یادگیری و طراحی مصنوعی می‌باشد.

همچنانکه استفاده از این محیط های هوشمند (IES) گسترش می‌یابد، آنها ، لزوماً مقادیر همواره در حال تولیدی اطلاعات را در مورد کاربرانشان به منظور وفق دادن با خواسته‌های کاربران جمع آوری می کنند. اطلاعات براساس علاقه مندی های کاربران که با آنها در ارتباطند، موقعیت آنها ، web page هایی که آنها ملاقات می‌کند و دیگر جزئیات بیشمار که ممکن است ما هرگز به آنها توجهی نداشته باشد، جمع آوری می شوند. تماماً این اطلاعات لازمه است که جمع آوری می شوند و برای این ساختاری محیطی، به طوری که IE بتواند سیرع ساخته شود، و تصحیح فرضیات را مبنی بر این که کاربران دوست دارند که چه کاری بعداً انجام میدهند،سازماندهی کند.

در این جا پروژه Room هوشمند، با آغاز به شناسایی چنین اطلاعاتی (KR) نموده ایم، با استفاده از شبکه های معنایی بر پایه نمایش(معرفی). همانطور که این بزرگی ادامه یافت، ما آغاز به کشف برخی مزایای ذاتی درا ین رویکرد نموده ایم:

- افزودن اطلاعات جدید به سیستم بسیار سرراست سات، اغلب بسادگی افزون یک واحد داده جدید وگسترش یک lnik مناسب

تعویض اطلاعات یک کار بسیار موضعی است، به ندرت نیاز به تعویض‌های اساسی برای بخشهای گسترده معرفی می‌باشد. به طور مشابه، اطلاعات بی اعتبار اغلب می توانند با الحاق یا جایگزینی به link های جالب انجام شوند.

استنباط کردن نیز سریع و ترسان است. نتایج موثری برای بازیابی همه link های یک نوع جاری یا برون کیف گره وجود دارد.

اعتقادی بر این است که شبکه های معنایی مناسب ترین معرفی برای گرفتن و در کپسول گذران تعداد بیشمار اطلاعات ورودی به درون محیط هوشمند باشند. در این مقاله، حالتی از انحرافات را بررسی می کنیم که یک IE به نمایش اطلاعات تحمیل می شود و بحث می کنیم که شبکه های معنایی با این الزامات موافقند.

2- کار وابسته

تعداد زیادی مجلات وابسته به گسترش تیمهای زمینه گرا وجود دارند. برای محیط های هوشمند ، Dey، Aboud و Selber یک “Toolkit زمینه” برای آشکارسازی حالت یک room و استفاده رخدادهای ورودی برای راه اندازی تغییراتی در رابطه با کاربردهای حساس به زمینه، ایجاد کرده اند. این Tookit قادر به کرابردهای بر پایه موقعیت است که گروههایی از کاربرانی که به ساختمان ها وارد و خارج می شوند پیدا می‌کند و برای کنفرانس ها ( مذاکرات) همدستی می‌کند . API ی Lauff برای محاسبات حضور ابزار رودی می گردد و سیگنالهایی به اجزا می فرستد. ساختار عامل بار (OAA) ی Morany cheyrec Martin ، شامل تسهیلاتی برای عمل راه اندازی بر پایه اطلاعات زمینه ای است. در آزمایشگاه، Ajaykulkarni یک سیستم رفتاری کرانش پذیر به نام ReBa ایجاد کرده که می تواند بسیاری از اعمال دشوار را در به وقایع ایستگاه راه اندازی کند. هر چند، برای همه این چارچوبها ، تفسیر و استنباط کاربردها ،انجام شده که باید خوشدان تکه های اطلاعات مختلف را با تطبیق و جفت کنند وبه نظر می رسد که برای گسترش یک معرفی پیوسته از اطلاعات به دست آمده ، انجام شدند.

پروژه آسان زیستی مایکروسافت، برسری معرفی هندسی مکان و استفاده از اطلاعات برای تسهیل هر چه کنش های کاربران کارهایی انجام داده است. اگر چه آنها مقدار زیادی از اطلاعات را از این چارچوب می گیرند، هیچ کوششی برای کپی کردن آن به یک دید بالاتری از اطلاعات انجام نمی‌شود.

3. نمایش اطلاعات و محیط هایی هوشمند :

در بحث بر روی نوع نمایش (معرفی ) که برای انواع این مکانهای انباری غالب می باشد، می توانیم به الزاماتی نظیر فراهم سازی یک KR توجه کنیم. Davisetal پنج نقش مختلف را که KRS بازی می‌کند ، مرتب کرده است و در این جا با آنها را در زمینه یک IE امتحان می‌کنیم.

3-1- نماینده هایی برای دنیای واقعی

اولین وجلوترین ، معرفی باید به عنوان یک نماینده محاسبه ای برای هویت های دنیای واقعی عمل کند. در مورد یک فضای هوشمند، بسیاری از هویتهای به آسانی قابل شناسایی هستند مثل کاربران فضاها، خودشان و ابراز درون فضا مثل پروژکتورها ،دوربین ها، نورها ، تجهیزات برقی، کامپیوترها، وغیره برخی ها با سادگی کمتری شناسایی می شوند ولی هنوز نقاط متقابلی درد نیای واقعی بدارند مثل گروههای حرام، نقشهایی که می‌آفرینند، اعمالی که برای کارآیی نیاز دارند و غیره. این آیتم‌ها، نیاز دارند که در KR شامل شوند به طوری که فضا می تواند در مورد آنها استدلال کند و استنتاجهایی بر پایه آرایش آنها انجام دهد.

یکی از تاثیرات جنبی، این است که نماینده KR برای یک هویت دنیای واقعی نیاز به پیگردی نزدیک مورد هویت واقعی دارد از استنباط های غیر صحیح دوری کند. این می‌تواند کمک بزرگی کند با استفاده از یک KR که می‌تواند به سادگی بر اطلاعات جدید شامل طبقات اطلاعات که در زمان طراحی سیستم طرح ریزی نشده بودملحق شود.


دانلود با لینک مستقیم


استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اصلاحات در یک محیط هوشمند

پاورپوینت درباره سیستم های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی

اختصاصی از یارا فایل پاورپوینت درباره سیستم های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت درباره سیستم های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی


پاورپوینت درباره سیستم های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی

فرمت فایل : power point  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید  : 26 اسلاید

 

 

 

 

 

مقدمه‌
رابط های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی
بررسی قابلیت استفاده رابط های پرس و جو زبان طبیعی
 
 
تق
سیستم های مبتنی بر الگو
این سیستم ها سعی دارند تا الگوهای قطعی که در پرس و جو کاربر تکرار می شوند را شناسایی کنند . این الگوها برای تفسیر طبیعت و ماهیت درخواست بازیابی اطلاعات که به صورت ضمنی در پرس و جو وجود دارد به کار می رود.
Querix
سیستم های پرس و جو زبان طبیعی کامل
این سیستم ها هیچگونه ساختار گرامری برای زبان که پرسش و جملات درخواست های بازیابی اطلاعات به کار می رود ، تحمیل نمی کنند . در عوض از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی پیچیده برای تجزیه ، تفسیر و ترجمه ورودی به زبان پرس و جو سازگار با وب معنایی استفاده می کنند.
PANTO
سیستم های زبان طبیعی کنترل شده
این سیستم ها بر زبان طبیعی کنترل شده تکیه دارند، هدف این است که با محدود کردن ورودی های کاربر به یک زیرمجموعه بدون ابهام از درخواست های پرس و جوی امکان پذیر ، یک پردازش گر پرس و جو زبان طبیعی  بتواند پرس و جو های کاربر را تفسیر کند و آن را به پرس و جو فرمال معادل معنایی تبدیل کند.
CNL خاص (SWAT که از ACE استفاده می کند)
هدایتگر (Ginseng)

 

سیم بندی دیگ

دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت درباره سیستم های پرس و جو زبان طبیعی در وب معنایی

تحقیق وب معنایی 62 ص ورد

اختصاصی از یارا فایل تحقیق وب معنایی 62 ص ورد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق وب معنایی 62 ص ورد


تحقیق  وب معنایی 62 ص ورد

روند رو به توسعه ی تکنولوژی در دهه های اخیر باعث جمع شدن انبوهی از اطلاعات شد که این فزونی اطلاعات ایجاب میکند تا ما مدیریت صحیح اطلاعات ویک پارچگی اطلاعات را سر لوحه ی کارمان قرار دهیم.برای نیل به این هدف نیاز به اطلاعات وپردازش های مفهومی داریم به طوری که ماشین ها نیز توانایی فهم اطلاعات را داشته باشند.درواقع هدف اصلی وب معنایی   نیز همین است در گزارش  پیش رو بر آن هستیم که وب معنایی را مورد بررسی قرار دهیم web) (Semantic


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق وب معنایی 62 ص ورد

دانلود پایان نامه تعیین میزان شباهت معنایی فرهنگ جامع واژگان مترادف (تعداد صفحات 75)

اختصاصی از یارا فایل دانلود پایان نامه تعیین میزان شباهت معنایی فرهنگ جامع واژگان مترادف (تعداد صفحات 75) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

دانلود پایان نامه تعیین میزان شباهت معنایی فرهنگ جامع واژگان مترادف (تعداد صفحات 75)


دانلود پایان نامه تعیین میزان شباهت معنایی فرهنگ جامع واژگان مترادف (تعداد صفحات  75)

پردازش زبان های طبیعی یکی از زیرشاخه های با اهمیت در حوزه گسترده هوش مصنوعی و نیز در دانش زبان شناسی است. تلاش عمده در این زمینه، ماشینی کردن فرآیند درک و برداشت مفاهیم بیان گردیده با یک زبان طبیعی انسانی است. به تعریف دقیق تر، پردازش زبان های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و نوشتاری که با استفاده از آن می توان به ترجمه زبان ها پرداخت. از صفحات وب و بانک های اطلاعاتی نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش ها استفاده کرد. یا با دستگاه ها مثلاً برای مشورت گرفتن، به گفتگو پرداخت و… . نخستین تلاش ها برای ترجمه توسط رایانه ناموفق بودند، به طوری که نا امیدی بنگاه های تأمین بودجه ای پژوهش از این حوزه را نیز در پی داشتند. پس از اولین تلاش ها آشکار شد که پیچیدگی زبان بسیار بیشتر از چیزی است که پژوهشگران در ابتدا پنداشته بودند. بی گمان حوزه ای که پس از آن برای استعانت مورد توجه قرار گرفت زبان شناسی بود. اما در آن دوران نظریۀ زبان شناسی وجود نداشت که بتواند کمک شایانی به پردازش زبان ها کند. در سال ١٩۵٧ کتاب ساختارهای نحوی اثر «نوام چامسکی » زبان شناس جوان آمریکایی که پس از آن به شناخته شده ترین چهره زبان شناسی نظری تبدیل شد، به چاپ رسید. از آن پس پردازش زبان با حرکت های تازه ای دنبال شد اما هرگز قادر به حل کلی مسئله نشد. ارتباط معنایی واژه ها بر مبنای روش های یادگیری بی ناظر، یکی از مباحث چالش برانگیز در معناشناسی واژگانی در حوزه زبان شناسی رایانشی است. در این مبحث شناختن واژه هایی است که در یک رده معنایی قرار می گیرند، به بیان دیگر متمم های معنایی مشابهی را می توانند از آن خود کنند و ارتباط معنایی داشته باشند. ارتباط معنایی در زبان های انگلیسی و آلمانی، پیش از این مورد مطالعه قرار گرفته و نتایج قابل توجهی نیز بدست آمده است. البته این زمینه از پژوهش زبان شناسی رایانشی، خالی از چالش و ابهام نیست. مسائلی از قبیل ابهام در تصریف فعل، تُنک بودن داده های آموزشی و ابهام در شناخت متمم های نحوی فعل، ارتباط معنایی فعل را دشوارتر می کند. این دشواری در زبان فارسی با وجود تصریف های گوناگون فعل و نبود دادگان مناسب معنایی بیش از زبان های دیگر نمایان است. در این پروژه به بررسی مفاهیم ارتباطی واژگان، هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، معناشناسی زبان فارسی و چالش های موجود در شناخت رده های معنایی و ارتباط معنایی واژه ها در زبان فارسی مورد بررسی قرار گرفته است

فهرست :

چکیده

فصل اول

مقدمه

مقدمه

انگیزه و هدف

ساختار گزارش

فصل دوم

هم معنایی در زبان فارسی

هم معنایی

مقدمه

شباهت معنایی یا یکسانی معنایی؟

گونه های هم معنایی

هم معنایی بافت آزاد

هم معنایی بافت مقید

نتیجه گیری

فصل سوم

شمول معنایی

شمول معنایی

مقدمه

بحث و بررسی

هم معنایی یا ترادف

تضاد معنایی

تناسب یا مراعات نظیر

تضمّن یا هم پوشی

نتیجه گیری

فصل چهارم

معناشناسی

معناشناسی

زبان شناسی

معناشناسی و منطق

علوم کامپیوتر

تحلیل معنایی داده ها

روش شناسی

روابط معنایی

قالب ها

فصل پنجم

یافتن رابطه هم معنایی بین واژگان

ارتباط معنایی

ساختارسازی برای ریشة زبان

نتایج مطالعات پیرامون پیوندهای مشخص شده

بخشی از استاندارد ایزو در رابطه با فرهنگ های تک زبانه

برخی تعاریف

کنترل دایره واژگان

هموگراف ها

عبارت های ترکیبی

کلمات مشابه

مدیریت و کنترل

فصل ششم

خوشه بندی معنایی افعال

رده های معنایی افعال

استخراج رده های معنایی

خوشه بندی معنایی افعال

خوشه بندی معنایی افعال فارسی

روش های خوشه بندی افعال

فصل هفتم

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چیست؟

نحوه شکل گیری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و هوش انسانی

فلسفه هوش مصنوعی

شاخه های هوش مصنوعی

پردازش زبان های طبیعی

زبان شناسی محاسباتی

زبان شناسی

زبانشناسی ساخت گرا

زبان شناسی همزمانی و زبان شناسی در زمانی

دستور گشتاری زایایی

دستورنویسی

دستورنویسی برای زبان فارسی

فصل هشتم

جمع بندی

جمع بندی

فصل نهم

نتایج

نتایج

منابع

 

دانلود با لینک مستقیم

مقاله استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اطلاعات در یک محیط هوشمند

اختصاصی از یارا فایل مقاله استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اطلاعات در یک محیط هوشمند دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

مقاله استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اطلاعات در یک محیط هوشمند


مقاله استفاده از شبکه های معنایی برای نمایش اطلاعات در یک محیط هوشمند

 

این فایل در قالب ورد و قابل ویرایش در 29 صفحه می باشد.



در ساخت عکس نهایی هوشمند، نمایش اطلاعات برای اتاقهای کپسولی، کاربران، نقش های و سایر اطلاعات، یک مساله اساسی می‌باشند. در این جا ما یک شبکه معنایی به عنوان یک معرفی ( نمایش) ارائه می‌دهیم و توانایی آنرا به عنوان پایه ای برای کار مداومی نمایش می‌دهیم.

مقدمه

چندین سال است که محقق در مورد مکانهای هوشمند توسعه یافته است. کشف راههای جدید که یک room می تواند با یک یا تعداد بیشتیرن کاربرد عوامل آنهاارتباط داشته باشد. بیشتر کار شامل تعریف بر هم کنش شخص جدید با این مکانها، ساختن سیستم ها برای ردیابی کاربران و ایجاد استفاده های جدید برای الگوریتمهای یادگیری و طراحی مصنوعی می‌باشد.

همچنانکه استفاده از این محیط های هوشمند (IES) گسترش می‌یابد، آنها ، لزوماً مقادیر همواره در حال تولیدی اطلاعات را در مورد کاربرانشان به منظور وفق دادن با خواسته‌های کاربران جمع آوری می کنند. اطلاعات براساس علاقه مندی های کاربران که با آنها در ارتباطند، موقعیت آنها ، web page هایی که آنها ملاقات می‌کند  و دیگر جزئیات بیشمار که ممکن است ما هرگز به آنها توجهی نداشته باشد، جمع آوری می شوند. تماماً این اطلاعات لازمه است که جمع آوری می شوند و برای این ساختاری محیطی، به طوری که IE بتواند سیرع ساخته شود، و تصحیح فرضیات را مبنی بر این که کاربران دوست دارند که چه کاری بعداً انجام میدهند،سازماندهی کند.

در این جا پروژه Room هوشمند، با آغاز به شناسایی چنین اطلاعاتی  (KR) نموده ایم، با استفاده از شبکه های معنایی بر پایه نمایش(معرفی). همانطور که این بزرگی ادامه یافت، ما آغاز به کشف برخی مزایای ذاتی درا ین رویکرد نموده ایم:

- افزودن اطلاعات جدید به سیستم بسیار سرراست سات، اغلب بسادگی افزون یک واحد داده جدید وگسترش یک lnik   مناسب

تعویض اطلاعات یک کار بسیار موضعی است، به ندرت نیاز به تعویض‌های اساسی برای بخشهای گسترده معرفی می‌باشد. به طور مشابه، اطلاعات بی اعتبار اغلب می توانند با الحاق یا جایگزینی به link های جالب انجام شوند.

استنباط کردن نیز سریع و ترسان است. نتایج موثری برای بازیابی همه link های یک نوع جاری  یا برون کیف گره وجود دارد.

اعتقادی بر این است که شبکه های معنایی مناسب ترین معرفی برای گرفتن و در کپسول گذران تعداد بیشمار اطلاعات ورودی به درون محیط هوشمند باشند. در این مقاله، حالتی از انحرافات را بررسی می کنیم که یک IE به نمایش اطلاعات تحمیل می شود و بحث می کنیم که شبکه های معنایی با این الزامات موافقند.



دانلود با لینک مستقیم