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”

Mining Textual Significant Expressions Reflecting Opinions in Natural Languages

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F11%3A00180511" target="_blank" >RIV/62156489:43110/11:00180511 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mining Textual Significant Expressions Reflecting Opinions in Natural Languages

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Revealing an opinion hidden in a text document is a challenging task. The article presents a method based on the automatic extraction of expressions that are significant for specifying a document attitude to a given topic. The significant expressions arecomposed using revealed significant words in the documents. The significant words are selected by the c5 decision-tree generator based on the entropy minimization. Words included in branches represent kernels of the significant expressions. The full expressions are composed of the significant words and words surrounding them in the original documents. Such expressions provide much more information than individual (key-)words and can be used for analysing a document meaning and the cause of the opinion:what exactly the opinion deals with? The results are demonstrated using large real-world multilingual data representing customers' opinions written in a free form.

  • Název v anglickém jazyce

    Mining Textual Significant Expressions Reflecting Opinions in Natural Languages

  • Popis výsledku anglicky

    Revealing an opinion hidden in a text document is a challenging task. The article presents a method based on the automatic extraction of expressions that are significant for specifying a document attitude to a given topic. The significant expressions arecomposed using revealed significant words in the documents. The significant words are selected by the c5 decision-tree generator based on the entropy minimization. Words included in branches represent kernels of the significant expressions. The full expressions are composed of the significant words and words surrounding them in the original documents. Such expressions provide much more information than individual (key-)words and can be used for analysing a document meaning and the cause of the opinion:what exactly the opinion deals with? The results are demonstrated using large real-world multilingual data representing customers' opinions written in a free form.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • 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

    Intelligent Systems Design and Applications

  • ISBN

    978-1-4577-1675-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    136-141

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Córdoba

  • Datum konání akce

    1. 1. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku