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Une méthode utilise le traitement du langage naturel pour l'analyse visuelle d'un ensemble de données par un ordinateur. L'ordinateur affiche une visualisation de données basée sur un ensemble de données extraites d'une base de données en utilisant un ensemble d'une ou plusieurs requêtes. L'ordinateur reçoit une entrée de l'utilisateur (par exemple, le clavier ou la voix) pour spécifier une commande en langage naturel liée à la visualisation de données affichée. Sur la base de la visualisation des données affichées, l'ordinateur extrait une ou plusieurs phrases analytiques indépendantes de la commande en langage naturel. L'ordinateur calcule en outre la parenté sémantique des phrases analytiques extraites, et calcule les fonctions analytiques associées aux phrases analytiques extraites, créant ainsi des phrases fonctionnelles. L'ordinateur interroge à nouveau la base de données en utilisant un ensemble mis à jour d'une ou plusieurs requêtes basées sur les phrases fonctionnelles créées, récupérant ainsi un ensemble de données mis à jour. L'ordinateur affiche ensuite une visualisation de données mise à jour en utilisant l'ensemble de données mis à jour.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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