Automatic tagging based on Linked Data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F10%3A00504023" target="_blank" >RIV/49777513:23520/10:00504023 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Automatic tagging based on Linked Data
Popis výsledku v původním jazyce
We have created a web agent for collecting Call for Papers (CFP) announcements. Our web agent obtains CFP announcements from websites or from mailbox. The most important information is extracted and published on our own special website in a user and machine readable way. One of the most important problems is event classification, categorization and clustering. In this paper we describe unsupervised methods for automatic tagging based on information extraction from Linked data. These methods are usable in situations where we have to tag unknown data and we have no corpus for learning methods. Tagged data can have the form of short messages from RSS, short blog posts or emails. The automatic tags can be used for classifying the conferences. Users can useour web service to search for interesting events and sort them by their own preferences. We obtain tags with their relationship parameters and we can use them for automatic clustering of collected events.
Název v anglickém jazyce
Automatic tagging based on Linked Data
Popis výsledku anglicky
We have created a web agent for collecting Call for Papers (CFP) announcements. Our web agent obtains CFP announcements from websites or from mailbox. The most important information is extracted and published on our own special website in a user and machine readable way. One of the most important problems is event classification, categorization and clustering. In this paper we describe unsupervised methods for automatic tagging based on information extraction from Linked data. These methods are usable in situations where we have to tag unknown data and we have no corpus for learning methods. Tagged data can have the form of short messages from RSS, short blog posts or emails. The automatic tags can be used for classifying the conferences. Users can useour web service to search for interesting events and sort them by their own preferences. We obtain tags with their relationship parameters and we can use them for automatic clustering of collected events.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/2C06009" target="_blank" >2C06009: Prostředky tvorby komplexní báze znalostí pro komunikaci se sémantickým webem v přirozeném jazyce</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
SOCA´10
ISBN
978-1-4244-9801-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
105-108
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Perth Australia
Datum konání akce
13. 12. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—