graphbrain
Version 0.6.1
Graphbrain es una biblioteca de software de código abierto de inteligencia artificial y una herramienta de investigación científica. Su objetivo es facilitar la extracción de significado automatizado y la comprensión del texto, así como la exploración e inferencia del conocimiento. Es parte de los socsemics, un proyecto de investigación financiado por el Consejo Europeo de Investigación y se centra en la fragmentación en los espacios públicos en línea.
La ambición de este proyecto no es simplemente contribuir a avanzar en el estado del arte en la IA, sino principalmente una herramienta de investigación interdisciplinaria efectiva. Más específicamente, estamos interesados en avanzar en las posibilidades de extracción de significado automatizado para la investigación en campos como las ciencias sociales computacionales, la ciencia cognitiva y las humanidades.
Graphbrain se basa en un concepto unificador: el hipergrafo semántico (SH), lo que permite representar una oración de lenguaje natural como "Einstein publicó por primera vez la teoría de la relatividad en 1905" como un hipervínculo recursivo y ordenado de la forma:
El objetivo de SH y Graphbrain es habilitar enfoques híbridos, combinando IA simbólicos y métodos de aprendizaje automático estadístico/conectores. Esto es por dos razones principales: facilitar la comprensión y la reproducibilidad para los investigadores humanos y combinar las fortalezas de ambos enfoques.
Graphbrain está escrito en Python, para aprovechar y facilitar la integración con el rico entorno de las bibliotecas científicas disponibles en este idioma. Se lanza bajo la licencia de código abierto altamente permisiva del MIT.
Instrucciones de instalación, el manual y más información se pueden encontrar aquí: http://graphbrain.net.
Las solicitudes de extracción son bienvenidas. Para cambios importantes, abra primero un problema para discutir lo que le gustaría cambiar.
Asegúrese de actualizar las pruebas según corresponda.
La creación de esta biblioteca de software y la investigación asociada que la hizo posible fueron financiadas por CNRS y los Socsemics de subvención de consolidador ERC (Grant #772743).
MIT
