Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38655
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKharlamov, A. A.-
dc.date.accessioned2020-03-09T07:49:45Z-
dc.date.available2020-03-09T07:49:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationKharlamov, A. A. Neuroinformatics Presumptions of Semantic Representations Evolution / Alexander A. Kharlamov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2020) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. – Минск, 2020. – Вып. 4. – С. 141–148.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38655-
dc.description.abstractObviously, the brain is both very large and very heterogeneous neural network that is complex in architecture. Such representations are not only well supported by a comparison with the architecture and informatics of the brain, but are also effectively modelled in applications. TextAnalyst, a software technology for automatic semantic analysis of unstructured texts (which isbased on an artificial neural network based on neurons with time summation of signals), effectively implements the functions of forming a homogeneous semantic network, automatic abstracting of texts, comparing texts by their meaning, as well as classifying and clustering texts. It can be assumed that this technology will also effectively analyze code sequences obtained in the analysis of video sequences, if this analysis is sufficiently bionic. A single approach to the processing of textual and visual information will enable constructing effective multimodal systems for processing and presenting information, which is the only accurate approach to the modelling of human intellectual functions.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectintegration of information technologyru_RU
dc.subjectsemantic networks in the human consciousnessru_RU
dc.subjectartificial neural networksru_RU
dc.subjectneurons with temporary summation of signalsru_RU
dc.subjectsemantic analysis of textsru_RU
dc.subjectintegration of modalitiesru_RU
dc.titleNeuroinformatics Presumptions of Semantic Representations Evolutionru_RU
dc.title.alternativeПерспективы развития семантических представлений, основывающиеся на тенденциях нейроинформатикиru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationПрограммная технология для автоматического смыслового анализа неструктурированных текстов TextAnalyst (в основе которой лежит искусственная нейронная сеть на основе нейронов с временной суммацией сигналов) эффективно реализует функции формирования однородной семантической сети, автоматического реферирования текстов, сравнения текстов по смыслу, классификации и кластеризации текстов. Можно предполагать, что также эффективно подобная технология будет анализировать кодовые последовательности, полученные при анализе видеорядов, если этот анализ будет достаточно бионичен. Единый подход к обработке текстовой и зрительной информации позволит говорить о построении эффективных многомодальных систем обработки и представления информации, что является единственно верным подходом в развитии моделирования интеллектуальных функций человека.-
Appears in Collections:OSTIS-2020

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kharlamov_Neuroinformatics.pdf92.23 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.