Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Explore la planification automatisée, les contraintes et les applications dans divers domaines, en mettant l'accent sur les défis et l'efficacité de la résolution des problèmes de planification.
Explore les systèmes de raisonnement automatisés pratiques comme TPTP, TSTP et CASC, en soulignant l'importance de la cohérence et des développements futurs.
Explore les techniques d'induction dans les résolveurs SMT, en mettant l'accent sur l'implémentation de CVC4 et la performance compétitive avec d'autres proverbes.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
