A neural net for extracting knowledge from natural language data bases

Abstract

A model of a fuzzy neuron, one which increases the computational power of the artificial neuron, turning it also into a symbolic processing device, is presented. The model proposes the synapsis to be symbolically and numerically defined, by means of the assignment of tokens to the presynaptic and postsynaptic neurons. The matching or concatenation compatibility between these tokens is used to decide about the possible connections among neurons of a given net. The strength of the compatible synapsis is made dependent on the amount of the available presynaptic and postsynaptic tokens. The symbolic and numeric processing capacity of the new fuzzy neuron is used to build a neural net (JARGON) to disclose the existing knowledge in natural language databases such as medical files, sets of interviews and reports about engineering operations.

Redes neurais artificiais: uma contribuição no processo de previsão de preços do açúcar e álcool do Estado de São Paulo

“…de perceptron comporta-se "BackpropagatiorT, recuperou-se o interesse pela área, sendo utilizado em aplicações de diversas áreas de conhecimento de diagnósticos médicos(ROCHA, 1992), passando por detecção de falhas em estruturas(DEMARCHI, 2001) até finanças(ALMEIDA, 1995).Conforme descreveHaykin (1999), o cérebro humano é uma estrutura de processamento altamente complexa, não linear e paralela. Possui uma enorme quantidade de processadores conhecidos • neurônios motores: têm um axônio comprido e dendritos curtos.…”