แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

From linguistic features to their extractions: Understanding the semantics of a concept

Organization : Manav Rachna University
Email : chandnimagoo@yahoo.com

Organization : ABES Engineering College
Email : puneetgarg.er@gmail.com
keyword: Feature extraction (Information theory)
LCSH: Natural language processing (Computer science)
LCSH: Computational linguistics
LCSH: Machine learning
LCSH: Artificial intelligence
Abstract: Understanding the meaning of a word has always been a challenging task for machines. There are circumstances when even an easy word becomes difficult to understand. This understanding is not limited to its meaning but other criteria like identifying similar words, solving ambiguity, co reference resolution, etc. Semantic features and semantic relations can be identified as the building blocks for the semantic illustration of a concept. Understanding a language by machine requires understanding of words both linguistically and computationally. This paper tries to critically review the semantic features and relations created with their extraction methods
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-23
Issued: 2024-05-23
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.427-431). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.427-431.pdf 238.69 KB
ใช้เวลา
0.044973 วินาที

Maggo, Chandni
Title Contributor Type
From linguistic features to their extractions: Understanding the semantics of a concept
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Maggo, Chandni;Garg, Puneet

บทความ/Article
Garg, Puneet
Title Contributor Type
Model for predicting cardiac health using deep learning classifier
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sharma, Richa;Gupta, Shelly;Garg, Puneet

บทความ/Article
Plant disease identification using plant images
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saraswat, Laxmi;Mohanty, Lopamudra;Garg, Puneet;Lamba, Sonia

บทความ/Article
Recommender systems in e-commerce
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Mohanty, Lopamudra;Saraswat, Laxmi;Garg, Puneet;Lamba, Sonia

บทความ/Article
A comprehensive survey on event analysis using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Varshney, Abhilasha;Lamba, Sonia;Garg, Puneet

บทความ/Article
A systematic review of encryption and keylogging for computer system security
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rai, Swarnima;Choubey, Vaaruni;Suryansh;Garg, Puneet

บทความ/Article
Application of ensemble Machine Learning models for phishing detection on web networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Puri, Navyah;Saggar, Pranay;Kaur, Amandeep;Garg, Puneet

บทความ/Article
From linguistic features to their extractions: Understanding the semantics of a concept
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Maggo, Chandni;Garg, Puneet

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,535
รวม 2,542 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 205,646 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 369 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 366 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 37 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 20 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 7 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
รวม 206,451 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.87