Understanding the spatial dimension of natural language by measuring the spatial semantic similarity of words through a scalable geospatial context window.

Wang, Bozhi; Fei, Teng; Kang, Yuhao; Li, Meng; Du, Qingyun; Han, Meng; Dong, Ning

Wang, Bozhi; Fei, Teng; Kang, Yuhao; Li, Meng; Du, Qingyun; Han, Meng; Dong, Ning.

Afiliación

Wang B; School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China.
Fei T; School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China.
Kang Y; Geospatial Data Science Lab, Department of Geography, University of Wisconsin, Madison, WI, United States of America.
Li M; School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China.
Du Q; School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China.
Han M; State Grid Beijing Electric Power Company, Beijing, China.
Dong N; State Grid Beijing Electric Power Company, Beijing, China.

PLoS One ; 15(7): e0236347, 2020.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32702022

Asunto(s)

Lenguaje; Lingüística/tendencias; Procesamiento de Lenguaje Natural; Semántica; Algoritmos; Comprensión; Humanos; Almacenamiento y Recuperación de la Información; PubMed

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Semántica / Procesamiento de Lenguaje Natural / Lenguaje / Lingüística Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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