Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej / Faculty of Technical Physics, Information Technology and Applied Mathematics / W7

Stały URI zbioruhttp://hdl.handle.net/11652/7

Przeglądaj

Filtry

2008 - 200912010 - 20141

Ustawienia

Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Niewiadomski, AdamTematsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.fuzzy sets

Wyniki wyszukiwania

Teraz wyświetlane 1 - 2 z 2
  • Pozycja
    Methods for the Linguistic Summarization of Data: Applications of Fuzzy Sets and Their Extensions
    (Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008) Niewiadomski, Adam; Byczkowska-Lipińska, Liliana; Zadrożny, Sławomir
    Monografia dotyczy zastosowań teorii zbiorów rozmytych i ich rozszerzeń do reprezentowania nieprecyzyjnej informacji lingwistycznej i budowy tzw. lingwistycznych podsumowań baz danych. Oryginalnym elementem są tu zwłaszcza propozycje rozszerzeń rachunku wyrażeń kwantyfikowanych lingwistycznie reprezentowanych w oparciu o interwałowe zbiory rozmyte i zbiory rozmyte typu 2. Zaproponowane metody reprezentacji służą następnie do konstrukcji i ewaluacji zdań w języku quasi-naturalnym, które opisują ogólne własności danych zgromadzonych w bazach. Przedstawiono także przykładowe zastosowania proponowanych metod, w e-learningu oraz automatycznym generowaniu komentarzy prasowych.
  • Pozycja
    On multi-subjectivity in linguistic summarization of relational databases
    (Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku, 2014) Niewiadomski, Adam; Superson, Izabela
    We focus on one of the most powerful computing methods for natural-language-driven representation of data, i.e. on Yager’s concept of a linguistic summary of a relational database (1982). In particular, we introduce an original extension of that concept: new forms of linguistic summaries. The new forms are named Multi-Subject linguistic summaries, because they are constructed to handle more than one set of subjects, represented by related sets of records/objects collected in a database, like ”cars, bicycles and motorbikes” (within vehicles), ”male and female” (within people), e.g. More boys than girls play football well. Thanks to that, the generated linguistic summaries – quasi-natural language sentences – are more interesting and human-oriented. Moreover, they can be applied together with the classic forms od summaries, to enrich naturality of comments/ descriptions generated. Apart from traditional interpretions linguistic summaries in termsof fuzzy logic, we also introduce some higher-order fuzzy logic methods, to extend possibilities of representing too complex or too ill-defined linguistic terms used in generated messages. The new methods are applied to a computer system that generates natural language description of numeric data, that makes them possible to be clearly presented to an end-user.