Resumen: Mostramos que hay un algoritmo rápido que incorpora estructuras jerárquicas en el espacio-tiempo de Minkowski tridimensional. La correlación de los datos termina en la estructura causal. Nuestro modelo se basa únicamente en pares de tokens orientados, señales jerárquicas locales, sin acceso a la estructura simbólica global. Aplicamos nuestro método al corpus de textit {WordNet}. Proporcionamos una incrustación perfecta del subree de mamíferos, incluidas las ambigüedades (más de una jerarquía por nodo) de tal manera que las estructuras jerárquicas se codifican completamente en la geometría y reproducen exactamente la verdad en el suelo. Extendemos esto a una incrustación perfecta del subconjunto inequívoco máximo del textit {WordNet} con 82 {,} 115 tokens de sustantivos y una sola jerarquía por token. Presentamos un novedoso mecanismo de recuperación en el que la causalidad, no la distancia, gobierna el acceso jerárquico. Nuestros resultados parecen indicar que todos los datos discretos tienen una representación geométrica perfecta que es tridimensional. Las incrustaciones resultantes son casi conformalmente invariables, lo que indica conexiones profundas con relatividad general y teoría de campo. Estos resultados sugieren que los conceptos, las categorías y sus interrelaciones, a saber, el significado jerárquico en sí, es geométrico.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 14 de mayo de 2025.
Ver Fuente Original
