Similarity and Classification of Mathematical Papers

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F09%3A00028511" target="_blank" >RIV/00216224:14330/09:00028511 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Similarity and Classification of Mathematical Papers

Popis výsledku v původním jazyce

Robust and scalable technology that allows, based on the full texts of mathematical papers, by machine learning methods (SVM, TFIDF, ...) to learn - top-level MSC classifier - to compute semantic similarity of mathematical papers in a digital library Reference: [1] Řehůřek, Radim - Sojka, Petr. Automated Classification and Categorization of Mathematical Knowledge. In Intelligent Computer Mathematics: AISC/Calculemus/MKM LNAI 5144. Berlin, Heidelberg, New York : Springer-Verlag, 2008. od s. 543-557, 15 s. ISBN 978-3-540--85109-7. [2] Sojka, Petr - Řehůřek, Radim. Classification of Multilingual Mathematical Papers in DML-CZ. In Proceedings of First Workshop of Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing RASLAN 2007. první. Brno: Masarykova univerzita, 2007. od s. 89-96, 8 s. ISBN 978-80-210-4471-5.

Název v anglickém jazyce

Similarity and Classification of Mathematical Papers

Popis výsledku anglicky

Robust and scalable technology that allows, based on the full texts of mathematical papers, by machine learning methods (SVM, TFIDF, ...) to learn - top-level MSC classifier - to compute semantic similarity of mathematical papers in a digital library Reference: [1] Řehůřek, Radim - Sojka, Petr. Automated Classification and Categorization of Mathematical Knowledge. In Intelligent Computer Mathematics: AISC/Calculemus/MKM LNAI 5144. Berlin, Heidelberg, New York : Springer-Verlag, 2008. od s. 543-557, 15 s. ISBN 978-3-540--85109-7. [2] Sojka, Petr - Řehůřek, Radim. Classification of Multilingual Mathematical Papers in DML-CZ. In Proceedings of First Workshop of Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing RASLAN 2007. první. Brno: Masarykova univerzita, 2007. od s. 89-96, 8 s. ISBN 978-80-210-4471-5.

Druh

Z_tech - Ověřená technologie

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1ET200190513" target="_blank" >1ET200190513: DML-CZ: Česká digitální matematická knihovna</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

DML-CZ MSimClass 2009/3

Číselná identifikace

—

Technické parametry

Robust scalable technology for similarity and classification of mathematical papers

Ekonomické parametry

Used in DML-CZ and NUMDAM

Kategorie aplik. výsledku dle nákladů

—

IČO vlastníka výsledku

00216224

Název vlastníka

Masaryk University

Stát vlastníka

CZ - Česká republika

Druh možnosti využití

P - Využití výsledku jiným subjektem je v některých případech možné bez nabytí licence

Požadavek na licenční poplatek

N - Poskytovatel licence na výsledek nepožaduje licenční poplatek

Adresa www stránky s výsledkem

—