Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Modularity in Knowledge Representation & Natural–Language Understanding (Paper)



Год выпуска: 1991
Автор: Jl Garfield
Издательство:
Страниц: 440
ISBN: 9780262570855
Описание
Modularity in Knowledge Representation & Natural–Language Understanding (Paper)


Похожие книги

  1. International Conference on Risk and Uncertainty in Environmental and, Hans-Peter Weikard, Robert D. Weaver, Justus Wesseler. Risk and Uncertainty in Environmental and Natural Resource Economics. – М.: , 0. – 0 с.
  2. Jean-Claude Junqua, Gertjan Van Noord. Robustness in Languages and Speech Technology (Text, Speech, and Language Technology, V. 17). – М.: , 0. – 0 с.
  3. Ehud Reiter, Robert Dale, Branimir Boguraev, Steven Bird, Don HIndle, Martin Kay, David McDonald, Hans Uszkoreit. Building Natural Language Generation Systems (Studies in Natural Language Processing). – М.: , 0. – 0 с.
  4. Ehud Reiter, Robert Dale. Building Natural Language Generation Systems (Studies in Natural Language Processing). – М.: , 2006. – 272 с.
  5. Editors Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz, Bruce Porter. Handbook of Knowledge Representation. – М.: Elsevier Science, 2007. – 1034 с.
  6. Mengistu Amberber. Competition and Variation in Natural Languages. – М.: , 2010. – 374 с.
  7. Jl Garfield. Modularity in Knowledge Representation & Natural–Language Understanding (Paper). – М.: , 1991. – 440 с.
  8. WG LYCAN. Lycan: ?logical? Form In Natural Language (paper). – М.: , 1986. – 0 с.
  9. Jl Garfield. Garfield: Modularity In Knowledge Representation & Natural–language Understanding (cloth). – М.: , 1987. – 0 с.
  10. Lucja Iwanska. Natural Language Processing & Knowledge Representation – Language for Knowledge & Knowledge for Language (OI). – М.: , 2000. – 480 с.
  11. Patrick Blackburn. Representation and Inference for Natural Language – A First Course in Computational Semantics. – М.: , 2005. – 376 с.
  12. Paul R Brass. Theft of an Idol – Text & Context in the Representation of Collective Violence (Paper). – М.: , 1997. – 318 с.
  13. Alice Ter Meulen. Representing Time in Natural Language – The Dynamic Interpretation of Tense & Aspect (Paper). – М.: , 1997. – 162 с.
  14. D. P. Acharjya. Rough Set in Knowledge Representation and Granular Computing. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 232 с.
  15. Kandhasamy S Jayakumar and Xie Ming. Natural Language Understanding by Robots. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 128 с.
  16. Sasmita Sahoo and Sachi Nandan Mohanty. A Generic Natural Language Processing Tool for Odiya. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 108 с.
  17. Cristiano Longo. Set Theory for Knowledge Representation. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 72 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Привлекательности труда в организации
Психология
Курсовая работа
35 стр.
Технологии связей с общественностью в деятельности современных российских организаций
Экономика предприятия
Диплом
98 стр.
Особенности организации PR компании в туристическом бизнесе
Реклама и PR
Дипломный проект
71 стр.
Совершенствование системы управления рисками проекта в строительстве
Электрические системы и агрегаты
Диплом
114 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Татьяна и Анжелика, 14.04
Юлия, добрый день. Спасибо большое за корректировку. Вроде как приняли работы. В случае, если на предзащите возникнет необходимость корректировки, то мы Вам напишем, а нет, то еще лучше. Спасибо Вам большое. Я знала, что на Вас можно положиться.