Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoAltro prodotto
TitoloWord self-organization in time and space?: algorithms and evaluation.
Anno di pubblicazione2010
Autore/iFerro, Marcello; Marzi, Claudia; Pirrelli, Vito
Affiliazioni autoriIstituto di Linguistica Computazionale
Autori CNR e affiliazioni
  • VITO PIRRELLI
  • CLAUDIA MARZI
  • MARCELLO FERRO
Lingua/e
  • inglese
SintesiABSTRACT: Words are time-bound signals and are amenable to temporal processing. The human brain has an innate ability to encode serial events into spatial patterns of neural activity (David Beiser & James Houk, 1998). Temporal Hebbian SOMs (THSOMs) allow us to take the two assumptions seriously. They provide a novel computational framework accounting for many paradigm-based generalizations in a natural and insightful way. This claim is validated on inflectional data from German, English and Italian.
Lingua sintesieng
Altra sintesi-
Lingua altra sintesi-
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Rivista-
Numero volume della rivista-
Parole chiaveMorphology, Word Processing and Learning, Mental Lexicon, L1, SOMs
Link (URL, URI)-
Note/Altre informazioniPresentazione tenuta in occasione del "Franco-Italian Morphology Meeting", Toulouse, 17-18 novembre 2010. Nell'ambito dell'Accordo bilaterale CNR-CNRS
Strutture CNR
  • ILC — Istituto di linguistica computazionale "Antonio Zampolli"
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • Presentazione tenuta in occasione del "Franco-Italian Morphology Meeting", Toulouse, 17-18 novembre 2010. Documento powerpoint

    Dati associati a vecchie tipologie
    I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
    FormatoElettronico
    Indicizzato da
    • PUMA (Codice:cnr.ilc/2010-B5-003)
    SupportoAltro

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareLanguage & Linguistics
    Area valutazione CIVRScienze dell'Antichità, filologico-letterarie e storico-artistiche
    NotePresentazione tenuta in occasione del "Franco-Italian Morphology Meeting", Toulouse, 17-18 novembre 2010. Documento powerpoint. 2010.
    Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: Words are time-bound signals and are amenable to temporal processing. The human brain has an innate ability to encode serial events into spatial patterns of neural activity (David Beiser & James Houk, 1998). Temporal Hebbian SOMs (THSOMs) allow us to take the two assumptions seriously. They provide a novel computational framework accounting for many paradigm-based generalizations in a natural and insightful way. This claim is validated on inflectional data from German, English and Italian.