• Extracting a saturated set of mul

• Extracting a saturated set of multi-word key terms from the statistically
representative document corpus
• Detecting the most influential key terms by applying weights to
the most “important” documents in the corpus
• Transforming the natural language definitions of the selected key
terms to formalized structural contexts in the ontology specification
language; and
• Mapping the structural contexts to the ontology

0/5000

Источник: -

Цель: -

Результаты (русский) 1: [копия]

Скопировано!

• Извлечение насыщенных набор нескольких слов ключевых терминов из статистическиПредставитель документ корпус• Выявление наиболее влиятельных ключевые термины, применяя весов длянаиболее «важные» документы в корпусе• Преобразование естественного языка определения выбранного ключаусловия для формализованного структурных контекстах в онтологии спецификацииязык; и• Сопоставление структурных контекстах онтология

переводится, пожалуйста, подождите..

Результаты (русский) 2:[копия]

Скопировано!

• Извлечение насыщенного набор из нескольких слов ключевых терминов из статистически
репрезентативной документа корпус
• Обнаружение наиболее влиятельных ключевых терминов, применяя веса на
самых «важных» документов в собрании
• Преобразование определения естественного языка выбранных ключевых
терминов, формализованы структурные контексты в онтологии спецификации
языка; и
• Отображение структурные контексты в онтологии

переводится, пожалуйста, подождите..

Результаты (русский) 3:[копия]

Скопировано!

• получения насыщенного набор различных слов ключевые термины из статистически
представитель документ корпус
выявление наиболее влиятельных ключевых терминов, применяя весов
наиболее "важных" документы в корпус: • превращение естественный язык определения отдельных ключевых
условиях официально структурные контексты в онтологии спецификации
языка; и
• анализ структурных условий на онтология

переводится, пожалуйста, подождите..

Другие языки

Поддержка инструмент перевода: Клингонский (pIqaD), Определить язык, азербайджанский, албанский, амхарский, английский, арабский, армянский, африкаанс, баскский, белорусский, бенгальский, бирманский, болгарский, боснийский, валлийский, венгерский, вьетнамский, гавайский, галисийский, греческий, грузинский, гуджарати, датский, зулу, иврит, игбо, идиш, индонезийский, ирландский, исландский, испанский, итальянский, йоруба, казахский, каннада, каталанский, киргизский, китайский, китайский традиционный, корейский, корсиканский, креольский (Гаити), курманджи, кхмерский, кхоса, лаосский, латинский, латышский, литовский, люксембургский, македонский, малагасийский, малайский, малаялам, мальтийский, маори, маратхи, монгольский, немецкий, непальский, нидерландский, норвежский, ория, панджаби, персидский, польский, португальский, пушту, руанда, румынский, русский, самоанский, себуанский, сербский, сесото, сингальский, синдхи, словацкий, словенский, сомалийский, суахили, суданский, таджикский, тайский, тамильский, татарский, телугу, турецкий, туркменский, узбекский, уйгурский, украинский, урду, филиппинский, финский, французский, фризский, хауса, хинди, хмонг, хорватский, чева, чешский, шведский, шона, шотландский (гэльский), эсперанто, эстонский, яванский, японский, Язык перевода.