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”

Inference Support for Creating Semantic Annotations

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A00127238" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:00127238 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Inference Support for Creating Semantic Annotations

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Efficient searching in large document repositories needs semantic annotations that are both expressive enough to allow interesting queries, and weak enough to enable efficient reasoning. Lack of usable automatic procedures for creating such annotations drives the research in algorithms and methods for semi-automatic knowledge base building. In this work, we address the problem of error explanations and debugging. Two novel incremental methods for error explanations are introduced and compared to the state of the art techniques. Both of these promising techniques together with our implementation of a tableau reasoner for $mathcal{SHIN}$ are used to explain modeling errors in annotations authored with our annotation tool prototype.

  • Název v anglickém jazyce

    Inference Support for Creating Semantic Annotations

  • Popis výsledku anglicky

    Efficient searching in large document repositories needs semantic annotations that are both expressive enough to allow interesting queries, and weak enough to enable efficient reasoning. Lack of usable automatic procedures for creating such annotations drives the research in algorithms and methods for semi-automatic knowledge base building. In this work, we address the problem of error explanations and debugging. Two novel incremental methods for error explanations are introduced and compared to the state of the art techniques. Both of these promising techniques together with our implementation of a tableau reasoner for $mathcal{SHIN}$ are used to explain modeling errors in annotations authored with our annotation tool prototype.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

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