![](/images/graphics-bg.png)
Improving Causality Induction with Category Learning
المؤلفون المشاركون
Shao, Zhiqing
Guo, Yi
Wang, Zhihong
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Causal relations are of fundamental importance for human perception and reasoning.
According to the nature of causality, causality has explicit and implicit forms.
In the case of explicit form, causal-effect relations exist at either clausal or discourse levels.
The implicit causal-effect relations heavily rely on empirical analysis and evidence accumulation.
This paper proposes a comprehensive causality extraction system (CL-CIS) integrated with the means of category-learning.
CL-CIS considers cause-effect relations in both explicit and implicit forms and especially practices the relation between category and causality in computation.
In elaborately designed experiments, CL-CIS is evaluated together with general causality analysis system (GCAS) and general causality analysis system with learning (GCAS-L), and it testified to its own capability and performance in construction of cause-effect relations.
This paper confirms the expectation that the precision and coverage of causality induction can be remarkably improved by means of causal and category learning.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Yi& Wang, Zhihong& Shao, Zhiqing. 2014. Improving Causality Induction with Category Learning. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050506
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Yi…[et al.]. Improving Causality Induction with Category Learning. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050506
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Yi& Wang, Zhihong& Shao, Zhiqing. Improving Causality Induction with Category Learning. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050506
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050506
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)