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Inferring the semantics and syntax of natural language using a holographic memory model sensitive to arbitrarily abstract associations

Inferring the semantics and syntax of natural language using a holographic memory model sensitive to arbitrarily abstract associations
使用对任意抽象关联敏感的全息记忆模型推断自然语言的语义和语法
批准号：
502470-2017
负责人：
Kelly, Matthew
金额：
$3.28万
依托单位：
PENN STATE
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Postdoctoral Fellowships
财政年份：
2018
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-01-01 至 2019-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=655277
关键词：
Inferringsemanticssyntaxnaturallanguage

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natural language processing, cognitive modelling, computational linguistics, distributional semantics, part-of-speech induction, associative memory, holographic memory, vector symbolic architectures, neural models, computational models
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Inferring the semantics and syntax of natural language using a holographic memory model sensitive to arbitrarily abstract associations
  • 批准号：
    502470-2017
  • 项目类别：
    Postdoctoral Fellowships
  • 资助金额：
    $1.64万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Kelly, Matthew
  • 依托单位：
    PENN STATE
Inferring the semantics and syntax of natural language using a holographic memory model sensitive to arbitrarily abstract associations
  • 批准号：
    502470-2017
  • 项目类别：
    Postdoctoral Fellowships
  • 资助金额：
    $1.64万
  • 财政年份：
    2017
  • 负责人：
    Kelly, Matthew
  • 依托单位：
    PENN STATE
How we know the spelling of a word
  • 批准号：
    366398-2008
  • 项目类别：
    University Undergraduate Student Research Awards
  • 资助金额：
    $0.33万
  • 财政年份：
    2008
  • 负责人：
    Kelly, Matthew
  • 依托单位：
    Queen's University
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