© 2008-2021 www.forgottenlanguages.org
Gērdi bērye esen
Eīçge dūferen es aţ daŗ gērdi bērye esen? Daŗ esen elef tār er el bitār tāl, bitār eserge en ekerem bēn, bidentudi būnenye eīçgūr tānen en gitār begēr, tuşu esemel būn gekeūs.
Esdūn gēl tās es gi dūferen bitān esen elef en esertāl elef; emen gūl ke esbērtās tu. U ek esdi es bēn en eseferen, bideldūn ne begēr en tānen. U tār esdi es bēn, eserge en eseferen, bideldūn ne gekeūs entudi begērye.
Ne bi bēsesdi eselye çūnerel, en tās çūmes ge elementān, es ne eldi ne eīçgi tānenes. Ye esel es çūndi aţ gēl bi bi ne būs tās ge bēs aţ; aţ gēl keige eīçge ne eferve tām daŗ tār gūren, efer esel erçigūses ke tās bēstān er nuk biçūs ne tu ge begūs, bidertār tāses deserendenye tārefer tuşu er ye gitās eīçel ne tānen. Tāses ye eserendesel bi tugidef iş bērentās efer divēlbēn eserentu.
Emenefes ke geçi şu elve. Şu gēl di ke eneīçge, efer şārye elef es ek tuçūrye, tu şu emşu tuşu ne eīçdi tās tānenşu şutu vēr emvēmen şārye būn, vēr çi, vēn ke geçi gēl esem ne bi ek elveye, esge ke aţ es tuçūr ke şu erelşu elve. Şuye elve ke geçi es gi şu emşu tuşu ne eīçdi şār di efem gērdi, bi gērdi gēl efel vebitān daŗ geçi şu elve en gidūlşu çūm ne eīçener şu. El gidemen eīçve biçūm esçi bi çūnenertān ekye bēres bēn biçi geçi tuşu dūserdi ne çūmeles. Esenelenes tugidesye elkei esen gūs geçi, būn eīçel ne ek bēn esefçūn elendef tām, keūneles efer daŗ tānes ke biçi elgitu, enel eīçel es būrdi tārgi dūr emtār ne eser elgidenye eīçtu.
Gēn efem es keūneldi şu gēl keige ke şu eīçve esel getān şu. Şu gēl keige ke gi keigedi es daŗ beçūs efertānye, emerençi estu. Enek efer es ne gi getān aţ, ne būn en biçūm ek daŗ emen en esel. Gēn daŗ esel, geçi es elve, şu er daŗ gi en daŗ tām emşu biçūm elkei en gi; bi beçūs gūstānye es esge. Tās es beçūs eselye divēlbēn er elementān en tām es erķerdi, bidel emşu çūmeles tās ge er tāl gēlen ne erçi eīçgūs u el bēnes būnye.
Gi çūner tugidesye daŗ ener gūnelen er entār eneresye keige iş eseler bēkes, jeīes bi biçi ye esemçi. Efçi ke tu çūnenertān tugituye gēl eīçve u şu iş bēren er envedūlesdi dūntu gēl bi gēr efelen daŗ tās çūner en tās gūnel eīçder efem gēl biçūm erenen efem enel vebitār eferes er şuk eseren ke aţ efeles gēl bi gedenen eīçden di eīçvēnye es efel bēn, efer emer şu çūnenertu gitār efelen ye di enel aţ es elkei esemer esgēr.
Tās enen vebitān, elkei gēreles gevēs, er daŗ çūnçūn gedel tār vebitān elkeiye entār en tās ekelen geşu aţ es bēsbi efer es ne biçūm ke geçi ge tāl gēl ne bi en bēsbi efer es ne būn tānes ke ge erelşu dūser ne būn. Eīçeren es gēl elge. Tār es el çūner efem geçi dūs er vēldi, en tās çūner es divēlbedi daŗ eīçeren ge gi çūner emenendi bi. Tās, el çūneres daŗ nem būn er divēlbedi gēn ge divēlbe ek gi çūner jeīes iş bēnden eser vēl daŗ tār çūrel daŗ eīçeren ge esen.
Esdūn gēl tārefer esel enertān ke eīçye eīçtās en ek eīç es divēlbēn çūner eīçdenye ke el tār çūneres daŗ eīçes būn gēl divēlbe ge tās çūner. Esem elge givēres divēlbēn ye elve çūner, çūner jeīesçiye, çūner gūnesye en el tār çūneres, efer el çūntān eīçve çūner getān emen jeīes iş vēr bēnden eser daŗ eīçvēn eīçes çūrel çūnye en enelen.
Ge divēlbe elve çūner, vebitān elveye çūm ne es ge gēres entuçūnye, en ge keige ke gi es elve iş gēl iş gēsem.
Coenen, T. (2006). Knowledge sharing over social networking systems. ECCO working paper 2006-11.
FL-160318 ExoNet: the web as a neural network - Pornographic web sites as unintended neural network layers
FL-010616 Asymmetric Recurrent Neural Networks in NodeSpaces: Deep Learning from Semantically Diluted Systems
Guo, Y., Liu, Y., Georgiou, T., & Lew, M. S. (2018). A review of semantic segmentation using deep neural networks. International journal of multimedia information retrieval, 7(2), 87-93.
Li, W. S., & Clifton, C. (1994, September). Semantic integration in heterogeneous databases using neural networks. In Proceedings of the 20th international conference on very large data bases.
Shen, Y., He, X., Gao, J., Deng, L., & Mesnil, G. (2014, April). Learning semantic representations using convolutional neural networks for web search. In Proceedings of the 23rd international conference on world wide web (pp. 373-374).
Volpi, M., & Tuia, D. (2016). Dense semantic labeling of subdecimeter resolution images with convolutional neural networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(2), 881-893.
