Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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