Resumen

Con el advenimiento tecnolgico, el fenmeno del clustering se est utilizando recientemente en diversos dominios y en el reconocimiento del lenguaje natural. Este artculo contribuye al fenmeno del clustering del lenguaje natural y cumple los requisitos para la actualizacin dinmica del sistema de conocimiento. Este artculo propone un mtodo de extraccin dinmica de conocimientos basado en el reconocimiento del clustering de frases mediante un marco basado en redes neuronales. Se estudia el proceso de conversin de documentos de lenguaje natural a un sistema de conocimiento orientado a objetos teniendo en cuenta los problemas relacionados con la vectorizacin de frases. Este artculo estudia los atributos de la vectorizacin de frases utilizando varias definiciones bsicas, el teorema del juicio y elementos de postprocesamiento. El mtodo de reconocimiento de la agrupacin de frases de la red utiliza el concepto de preconfianza como medida de la credibilidad de los resultados del reconocimiento de frases. Se escribe un programa de simulacin de la red neuronal ART2 utilizando MATLAB, y se utiliza el efecto de la red neuronal en el reconocimiento de frases para el anlisis correspondiente. Se realiza una indexacin de la evaluacin posterior a la fiabilidad para la credibilidad de la construccin del modelo, y se introducen especficamente los pasos de implementacin para el patrn de frases de reglas conjuntivas. Se utiliza un nuevo mtodo de modelado estructural para generar la relacin de derivacin estructurada, completando as el proceso de extraccin de conocimiento en lenguaje natural del sistema de conocimiento orientado a objetos. En este trabajo se utiliza un ejemplo de aplicacin con CAD mecnico para demostrar la implementacin especfica del ejemplo, lo que confirma la eficacia del mtodo propuesto.

• Materias:Matemáticas Lógica matemática Ingeniería Algoritmos (Matemáticas) Algebra
• Subjects:mathematics Mathematical logic Engineering Agorithms (Math) Algebra
• Palabras claves:Advenimiento tecnológico; Fenómeno de la agrupación; Reconocimiento del lenguaje natural; Actualización dinámica; Sistema de conocimiento; Agrupación de frases
• Keywords:Technological advent; Clustering phenomenon; Natural language recognition; Dynamic update; Knowledge system; Sentence clustering