Ассоциативная память – нейросетевая среда для формирования единого пространства знаний

?

Ассоциативная память – нейросетевая среда для формирования единого пространства знаний

Информационные технологии. 2017. № 1. С. 66–75.

Ассоциативная память человека является средой для формирования единого пространства знаний. Рассмотрена обработка текстовой информации как пример процесса обработки человеком информации любой модальности с формированием однородной семантической сети ключевых понятий текста, ранжированных по степени их важности, а также иерархической тематической структуры, характеризующей сложность текста. Результаты текстового анализа наглядно интерпретируются на анализе конкретных текстов с применением аппарата теории вероятностей на основе подхода к тематическому моделированию текстов с использованием n-граммной модели текста вместо монограммной (так называемого "мешка слов").

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Текст на другом сайте

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review

Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Generalizing the Brady-Yong Algorithm: Efficient Fast Hough Transform for Arbitrary Image Sizes

Kazimirov D., Rybakova E., Vitalii V. Gulevskii и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 20101–20132

Добавлено: 28 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

О модификации Фиттинга теории истины по Крипке

Сперанский С. О., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 526 С. 36–39

Вдохновляясь некоторыми идеями из логического программирования, Мелвин Фиттинг в [Fitting 1997] предложил свою собственную модификацию теории истины по Крипке. Пусть T обозначает соответствующий монотонный оператор. Мы показываем, что: 1) замыкающий ординал для T равен $\omega_1^{СК}$, т.е. наименьшему неконструктивному ординалу; 2) совокупность всех предложений, истинных согласно T_⋆ является $\Pi^1_1$-полной. ...

Добавлено: 9 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

О вычислительных аспектах максимальной специфичности в вероятностном объяснении

Сперанский С. О., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Математика, механика, информатика 2011 Т. 11 № 4 С. 78–93

В настоящей статье изучаются вычислительные аспекты формального требования максимальной специфичности, накладываемого на правила в языке пропозициональной классической логики, когда над этим языком задана вычислимая рационально-значная вероятностная мера. Доказана неразрешимость ряда общих проблем по обнаружению максимально специфичных правил и вероятностных мер, для которых совокупность всех специфичных правил вычислима; установлена разрешимость множества максимально специфичных правил при неких ...

Добавлено: 27 декабря 2025 г.

Элементарные инварианты для кванторной вероятностной логики

Сперанский С. О., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 510 С. 8–12

Пусть $\mathsf{QPL}$ – предложенный в [Speranski 2017] двусортный вероятностный язык, который расширяет хорошо известный «полиномиальный» язык, описанный в [Fagin et al. 1990, раздел 6], посредством добавления кванторов по событиям. Мы показываем, что все безатомные пространства имеют одну и ту же $\mathsf{QPL}$-теорию и эта теория разрешима. Также мы вводим понятие элементарного инварианта для QPL и используем его для ...

Добавлено: 26 декабря 2025 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Emerging complexity in the self-dual theory of superconductivity

Sarmento M. A., W Y Córdoba-Camacho, Шаненко А. А. и др., Journal of Physics: Condensed Matter 2024 Vol. 36 No. 25 Article 255602

Добавлено: 24 мая 2024 г.