境外开放课程——按学科专业列表
开放课程工程与技术科学计算机科学技术计算机科学技术基础学科::

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Semantic Web a Concise Introduction[语义网简洁介绍]
  Rudi Studer(卡尔斯鲁厄理工学院)
热度:16

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A software tool for Bayesian inference of ODE Biochemical Models[一种常微分方程贝叶斯推理的软件工具]
  Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 开发了一个可扩展的软件平台,实现了生化系统ODE模型的模型参数推理和模型比较。该软件接受使用SBML语言定义的ODE模型、来自普通文件或电子表格的实验数据,并使...
热度:34

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Learning Textual Entailment from Examples[学习文本蕴涵的例子]
  Fabio Massimo Zanzotto(米兰大学) 本文提出了一种新的学习方法,即从正负两个例子中学习蕴涵关系。我们定义了基于句法和词汇信息的两个文本假设对之间的相似性。我们在RTE 2006挑战赛中试验了我们...
热度:48

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Sum up of what has been done in PASCAL[总结在Pascal做了什么]
  Michèle Sebag(国家科学研究中心) 总结在Pascal做了什么
热度:42

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UNED at PASCAL RTE-2 Challenge[远程教育在PASCAL RTE-2挑战]
  Anselmo Peñas(马德里国家教育学院) 本文报告了所开发的系统的描述和联合国环境署参与第二次认知文本蕴涵挑战所取得的成果。增加了新的技术和工具:对WordNet的丰富查询、对数值表达式的检测及其必...
热度:23

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Toward Dependency Path based Entailment[对依赖基于路径的蕴涵]
  Rodney D. Nielsen(科罗拉多大学) 我们向RTE2挑战提出了我们的建议,该挑战通过依赖路径,朝着动态包含假设的方向采取步骤。我们利用不同依赖路径特征的语料库共现估计来评估句子之间的语义相似性...
热度:60

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Normalized Alignment of Dependency Trees for Detecting Textual Entailment[归一化校准检测文本蕴涵的依存关系树]
  Erwin Marsi(蒂尔堡大学) 本文研究了依赖树归一化对齐在蕴涵预测中的作用。总的来说,我们的方法在rte2测试集上产生了60%的精确度,这是相对于基线的一个显著改进。不同子集的结果差异很...
热度:18

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Morphological Learning as Principled Argument[形态学习作为原则性论证]
  Lars G Johnsen(卑尔根大学) 我们开发了一个形态学学习者,它评估支持特定主张的证据,即一串字母是一个有意义的分布单元。分布证据是通过语素的选择性质来评价的,而指向意义的证据则是通过...
热度:27

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Debate: Panel 1[辩论:1盘]
  Rodolfo Delmonte;Sanda Harabagiu(卡佛斯卡里大学)
热度:34

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Combinatory Hybrid Elementary Analysis of Text[文字组合的混合元素分析]
  Eric Atwell(利兹大学 ) 我们提出了对形态挑战竞赛的欺骗方法:文本的组合杂交初等分析。其理念是:从许多其他候选系统获取结果;作弊将读取每个其他系统的输出文件,然后逐行选择多数投...
热度:42