Applying Machine Learning NLP Algorithm for Reconciliation Geology and Petrophysics in Rock Typing

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3ASNFA2W2U" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:SNFA2W2U - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/23ADIP/2-23ADIP/534415" target="_blank" >https://onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/23ADIP/2-23ADIP/534415</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.2118/216223-MS" target="_blank" >10.2118/216223-MS</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Applying Machine Learning NLP Algorithm for Reconciliation Geology and Petrophysics in Rock Typing

Popis výsledku v původním jazyce

"Applying text analysis, a crucial area in natural language processing, aims to extract meaningful insights and valuable information from unstructured textual data. With the vast amount of text generated every day, automated and efficient text analysis methods are becoming increasingly essential. Machine learning techniques have revolutionized the analysis and understanding of text data. In this paper, we present a comprehensive summary of the available methods for text analysis using machine learning, covering various stages of the process, from data preprocessing to advanced text modeling approaches. The overview explores the strengths and limitations of each method, providing researchers and practitioners with valuable insights for their text analysis endeavors."

Název v anglickém jazyce

Applying Machine Learning NLP Algorithm for Reconciliation Geology and Petrophysics in Rock Typing

Popis výsledku anglicky

"Applying text analysis, a crucial area in natural language processing, aims to extract meaningful insights and valuable information from unstructured textual data. With the vast amount of text generated every day, automated and efficient text analysis methods are becoming increasingly essential. Machine learning techniques have revolutionized the analysis and understanding of text data. In this paper, we present a comprehensive summary of the available methods for text analysis using machine learning, covering various stages of the process, from data preprocessing to advanced text modeling approaches. The overview explores the strengths and limitations of each method, providing researchers and practitioners with valuable insights for their text analysis endeavors."

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

"Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference"

ISBN

978-1-959025-07-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

1

Strana od-do

D021S054R001

Název nakladatele

SPE

Místo vydání

—

Místo konání akce

Koper, Slovenia

Datum konání akce

1. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—