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关于 WordNet 的五篇论文
这五篇论文的准备工作部分由合同 N00014-86-K-0492 资助，资金由海军人员研究与发展中心和海军研究办公室的人力、人员和培训研究计划提供；部分由与陆军研究所签订的合同 MDA 903-86-K-0242 资助；部分由詹姆斯·S·麦克唐纳基金会提供资助。WordNet 的工作由 Amalia Bachman、Marie Bienkowski、Patrick Bymes、Roger Chaffin、George Collier、Michael Colon、Melanie Cook、Fiona Cowie、Brian Gustafson、PN Johnson-Laird、Yana Kane、Judy Kegl、Benjamin Martin、Elana Messer、Antonio Romero、'Daniel Teibel、Anton Vishio、Pamela Wakefield 和 Benjamin Wilkes 合作完成。本文所表达的观点和结论均为作者的观点和结论，不代表 ONR、麦克唐纳基金会或普林斯顿大学的官方政策。
计划第 3 章策略的 SCOR 功能介绍
22 决策。（nd）。WordNet® 3.0。2019 年 9 月 21 日检索自 Dictionary.com 网站：http://dictionary.reference.com/browse/Decision Making
设计 - 知识代表与技术 -
抽象工程师通常需要从不熟悉的域中发现和学习设计，以获取灵感或其他特定用途。但是，技术设计描述的复杂性和对域的不熟悉使工程师很难理解设计的功能，行为和结构。为了帮助工程师快速理解他们新的复杂技术设计描述，一种方法是将其表示为与设计相关实体的网络图及其关系，作为设计的抽象摘要。虽然在工程设计文献中广泛采用了图形或网络可视化，但仍在检索设计实体并得出其关系的挑战。在本文中，我们提出了一种由技术语义网络（Technet）提供动力的网络映射方法。通过案例研究，我们展示了Technet在与大型技术相关的数据源上训练的独特特征如何优于常识性知识库，例如WordNet和ConceptNet，以设计知识表示。关键字：语义数据处理，设计信息学，可视化，技术语义网络，知识表示联系：Sarica，Serhad Serhad新加坡技术与设计工程工程产品开发新加坡Serhadsarica@gmail.com
向研究人员提供丹麦语词典数据
摘要 本研究提出了一个旨在使同义词库数据在学术许可下可用的项目。该项目基于印刷同义词库 Den Danske Begrebsordbog (DDB)，该同义词库涵盖了丹麦语词典 DDO (ordnet.dk/ddo) 的约 80%。它提供了超过 100,000 个不同的单词和表达，这些单词和表达按语义分类并排列在 22 个专题章节和 888 个命名部分中。现在可以在网页上下载数据，在该网页上可以使用来自其他所选资源的不同类型的词汇信息进行补充，例如有关价态、词源或本体类型的信息。由于数字同义词库手稿、丹麦语在线词典 DDO、语义词典 COR.SEM 和 WordNet (DanNet) 中的词条之间共享意义 ID 号，因此可以进行补充。该网页允许以语义相似性为起点对丹麦语词汇进行新类型的研究。作为该项目的一部分，DDO 的更多词条被添加到数字手稿中，如今已覆盖了词典的 95%。由于过去十年对这些词汇的态度发生了变化，词汇以及表示国籍、性取向、性别认同等的某些章节和词条都经过了彻底修订。
神经网络
深度神经网络 (DNN) 已成为对大脑和行为进行建模的重要工具。一个关键的关注领域是将这些网络应用于对人类相似性判断进行建模。之前的一些研究使用了视觉 DNN 倒数第二层的嵌入，并表明对这些特征进行重新加权可以改善人类相似性判断与 DNN 之间的契合度。这些研究强调了这样一种观点，即这些嵌入形成了良好的基础集，但缺乏正确的显着性水平。在这里，我们重新审视了这一想法的依据，相反，我们假设这些嵌入除了形成良好的基础集之外，还具有正确的显着性水平来解释相似性判断。只是需要修剪大维嵌入以选择与相似性空间建模所考虑的领域相关的特征。在研究 1 中，我们根据人类相似性判断的子集监督了 DNN 修剪。我们发现，剪枝：i) 改进了 DNN 嵌入中人类相似性判断的样本外预测，ii) 与 WordNet 层次结构产生更好的对齐，iii) 保留了比重新加权更高的分类准确率。研究 2 表明，通过神经生物学数据进行剪枝对于改进 DNN 嵌入中大脑衍生的表征相异矩阵的样本外预测非常有效，有时可以充实原本无法观察到的同构。使用剪枝后的 DNN，可以生成图像级热图来识别特征加载在由大脑区域编码的维度上的图像部分。因此，由人类大脑/行为监督的剪枝可以有效地识别 DNN 和人类之间可对齐的知识维度，并构成一种理解神经网络中知识组织的有效方法。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。