This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://localhost/temp/predkladatel/
n10http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216224%3A14330%2F04%3A00010075%21RIV08-MSM-14330___/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216224%3A14330%2F04%3A00010075%21RIV08-MSM-14330___
rdf:type
n8:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
The use of chunks - noun, verb and prepositional phrases - as new features in Czech text classification is discussed, and the most interesting as well as the most useful chunks found are introduced. We also mention the role of lemmatization in Czech text classification. Presentujeme první výsledky experimentů týkající se použití víceslovných výrazů pro klasifikaci českých textů. Podáváme přehled nejdelších, nejčastěji použitých a nejužitečnějších víceslovných skupin. Všímáme si též vlivu lematizace na přesnost klasifikace textů. Presentujeme první výsledky experimentů týkající se použití víceslovných výrazů pro klasifikaci českých textů. Podáváme přehled nejdelších, nejčastěji použitých a nejužitečnějších víceslovných skupin. Všímáme si též vlivu lematizace na přesnost klasifikace textů.
dcterms:title
Multiword expressions and Czech document classification Víceslovné výrazy a klasifikace českých textů Víceslovné výrazy a klasifikace českých textů
skos:prefLabel
Víceslovné výrazy a klasifikace českých textů Víceslovné výrazy a klasifikace českých textů Multiword expressions and Czech document classification
skos:notation
RIV/00216224:14330/04:00010075!RIV08-MSM-14330___
n5:strany
53-56
n5:aktivita
n11:Z
n5:aktivity
Z(MSM 143300003)
n5:dodaniDat
n12:2008
n5:domaciTvurceVysledku
n7:9343199 n7:4564472 n7:5076382
n5:druhVysledku
n15:D
n5:duvernostUdaju
n6:S
n5:entitaPredkladatele
n19:predkladatel
n5:idSjednocenehoVysledku
592416
n5:idVysledku
RIV/00216224:14330/04:00010075
n5:jazykVysledku
n13:cze
n5:klicovaSlova
text classification; machine learning; multword expressions
n5:klicoveSlovo
n14:multword%20expressions n14:text%20classification n14:machine%20learning
n5:kontrolniKodProRIV
[F03194DB1DBE]
n5:mistoKonaniAkce
Hotel SANTON, Brno
n5:mistoVydani
Ostrava
n5:nazevZdroje
Znalosti 2004, sborník posterů
n5:obor
n9:IN
n5:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n5:pocetTvurcuVysledku
3
n5:rokUplatneniVysledku
n12:2004
n5:tvurceVysledku
Blaťák, Jan Mráková, Eva Popelínský, Lubomír
n5:typAkce
n18:EUR
n5:zahajeniAkce
2004-02-22+01:00
n5:zamer
n17:MSM%20143300003
s:numberOfPages
4
n10:hasPublisher
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava
n20:organizacniJednotka
14330