graphbrain
Version 0.6.1
Graphbrain ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für künstliche Intelligenz und ein wissenschaftliches Forschungsinstrument. Ziel ist es, automatisierte Bedeutungsextraktion und Textverständnis sowie die Erforschung und Inferenz von Wissen zu erleichtern. Es ist Teil von Socemics, einem vom Europäischen Forschungsrat finanzierten Forschungsprojekt und konzentriert sich auf die Fragmentierung in Online -öffentlichen Räumen.
Der Ambitionen dieses Projekts besteht nicht nur darin, den hochmodernen in der KI voranzutreiben, sondern hauptsächlich ein effektives interdisziplinäres Forschungsinstrument zu sein. Insbesondere sind wir daran interessiert, die Möglichkeiten der automatisierten Bedeutungsextraktion für Forschung in Bereichen wie Berechnungsmöglichkeiten, kognitive Wissenschaft und Geisteswissenschaften voranzutreiben.
Graphbrain basiert auf einem einheitlichen Konzept: dem semantischen Hypergraph (SH), der es ermöglicht, einen natürlichen Sprachsatz wie „Einstein zuerst die Theorie der Relativitätstheorie im Jahr 1905“ als geordneten, rekursiven Hyperlink der Form der Form zu stellen:
Das Ziel von SH und Graphbrain ist es, hybride Ansätze zu ermöglichen und symbolische KI- und statistische/verbindungsorientierte maschinelle Lernmethoden zu kombinieren. Dies ist aus zwei Hauptgründen: die Verständlichkeit und Reproduzierbarkeit für menschliche Forscher zu erleichtern und die Stärken beider Ansätze zu kombinieren.
Graphbrain ist in Python geschrieben, um sowohl die Integration in die reiche Umgebung wissenschaftlicher Bibliotheken zu nutzen, die in dieser Sprache verfügbar sind. Es wird im Rahmen der hochwertigen MIT Open Source -Lizenz veröffentlicht.
Installationsanweisungen, Handbuch und weitere Informationen finden Sie hier: http://graphbrain.net.
Pull -Anfragen sind willkommen. Für wichtige Änderungen öffnen Sie zuerst ein Problem, um zu besprechen, was Sie ändern möchten.
Bitte stellen Sie sicher, dass Sie nach Bedarf Tests aktualisieren.
Die Erstellung dieser Software -Bibliothek und die damit verbundenen Forschung, die sie ermöglichte, wurden von CNRS und dem ERC Consolidator Grant Socemics (Grant #772743) finanziert.
MIT
