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Context-aware profiling of concepts from a semantic topological space

机译：语义拓扑空间中概念的上下文感知概要分析

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In the era of Internet of "everything", the natural language text is still the undiscussed medium of representing information, as evidenced by the pervasiveness of tweets, instant messages, posts, and documents. There is an increasing need of innovative technologies targeted at a more machine-oriented communication. Many keyword-based and statistical approaches have supported information retrieval, data mining, and natural language processing systems, but a deeper understanding of text is still an urgent challenge: concepts, semantic relationships among them, contextual information needed for the concept disambiguation require further progress in the textual-information management.
机译：在互联网“一切”的时代，自然语言文本仍然是表示信息的未讨论媒介，这在推文，即时消息，帖子和文档中无处不在。越来越需要针对更多面向机器的通信的创新技术。许多基于关键字和统计的方法都支持信息检索，数据挖掘和自然语言处理系统，但是对文本的更深刻理解仍然是紧迫的挑战：概念，它们之间的语义关系，概念歧义化所需的上下文信息需要进一步的发展在文本信息管理中。

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