About: Dolování v geografických textech     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • This paper describes methods for mining spatio-temporal relation from text data. We will cope with text describing disasters. We will show how machine learning can be utilized for labeling chunks of text related to floods into two classes - situations and performed actions. We will propose appropriate natural language processing methods for data preparation. We introduce a method for extracting important terms based on mined knowledge. (en)
  • Metody dolování v textu, tj. objevování skrytých souvislostí a znalostí, se dnes úspěšně využívají v řadě oblastí informatiky. V tomto příspěvku se zaměříme na možnosti dolování v textech popisující časově-prostorové vztahy. Zaměříme se především na texty o živelných katastrofách. Na příkladu zpráv o povodních popíšeme způsob, jak pomocí metod strojového učení automaticky klasifikovat části textu jako popis situace nebo jako popis prováděných akcí. Navrhneme jak vhodné metody předzpracování textů pomocí metod zpracování přirozeného jazyka tak nejvhodnější algoritmus strojového učení. Popíšeme způsob, jak pomocí získaných výsledků nalézt důležité pojmy (pojmenované entity). Uvedeme i alternativní způsob, tvorbu ontologií. Na závěr navrhneme metodu pro hlubší sémantickou analýzu textů vedoucí k redukované reprezentaci znalostí a umožňující odvozování znalostí nových a také predikci.
  • Metody dolování v textu, tj. objevování skrytých souvislostí a znalostí, se dnes úspěšně využívají v řadě oblastí informatiky. V tomto příspěvku se zaměříme na možnosti dolování v textech popisující časově-prostorové vztahy. Zaměříme se především na texty o živelných katastrofách. Na příkladu zpráv o povodních popíšeme způsob, jak pomocí metod strojového učení automaticky klasifikovat části textu jako popis situace nebo jako popis prováděných akcí. Navrhneme jak vhodné metody předzpracování textů pomocí metod zpracování přirozeného jazyka tak nejvhodnější algoritmus strojového učení. Popíšeme způsob, jak pomocí získaných výsledků nalézt důležité pojmy (pojmenované entity). Uvedeme i alternativní způsob, tvorbu ontologií. Na závěr navrhneme metodu pro hlubší sémantickou analýzu textů vedoucí k redukované reprezentaci znalostí a umožňující odvozování znalostí nových a také predikci. (cs)
Title
  • Dolování v geografických textech
  • Dolování v geografických textech (cs)
  • Mining in geographical texts (en)
skos:prefLabel
  • Dolování v geografických textech
  • Dolování v geografických textech (cs)
  • Mining in geographical texts (en)
skos:notation
  • RIV/00216224:14330/06:00017158!RIV10-MSM-14330___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM0021622418)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 472209
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216224:14330/06:00017158
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • text filtration; information extraction; term extraction (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [4930FD39CEDD]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Brno
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Brno
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Geoinformatika ve veřejné správě
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Popelínský, Lubomír
  • Blaťák, Jan
  • Krutý, Peter
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • CAGI
https://schema.org/isbn
  • 80-86633-50-0
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 14330
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 48 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software