Amiclare - cистема полуавтоматического аннотирования документов для Semantic Web

Эта очередная заметка из цикла обзоров технологий компьютерной лингвистики, применяемых в Шеффилдском университете, посвящена системе Amiclare. Она предназаначена для полуавтоматической аннотации текстов в контексте разметки ресурсов в Семантической Паутине.

Адаптивный Алгоритм Извлечения Информации - (LP)2 Learning Pattern by Language Processing

Это - очередная заметка из цикла обзоров технологий компьютерной лингвистики, применяемых в Шеффилдском университете. Алгоритм применяется исследователями из группы Web Intelligence Technologies для автоматизации аннотации ресурсов в Semantic Web. Это - алгоритм адаптивного Извлечения Информации, который выводит символические правила с помощью обучения по размеченному корпусу. Обучение выполняется с помощью обобщения примеров из тренировочного корпуса.

Прием online платежей в Вашем интернет магазине

Предположим, Вам необходимо организовать прием платежей через интернет для Вашего интернет магазина. В качестве товара может выступать программное обеспечение, услуги или любая полезня информация, или даже интернет деньги (если Вы занимаетесь вводом, выводом и обменом электронных денег). Вам бы хотелось, чтобы клиенты могли оплачивать Ваши товары максимально быстро и просто, например интернет деньгами, такими как webmoney или яндекс деньги, или с платиковых карточек систем VISA или MasterCard.

Melita - интрефейс для взаимодействия пользователя и системы автоматического аннотирования для Semantic Web, Amiclare

Melita - это интерфейс аннотирования, который использует системы извлечения информации из текста для упрощения аннотирования текста в Semantic Web. Работа с системой аннотации начинается с создания сценария, включающего набор тегов (возможна их организация в виде онтологии) и корпуса текстов для аннотирования. Аннотации вставляются выбором тега из онтологии и идентификации с помощью мыши куска текста для аннотации. Melita работает на базе адаптивного средства для Извлечения Информации Amiclare, которое использует алгоритмы обучения (LP)2.

SEUS участвует в РОМИП'2009

Участники проекта SEUS приняли решение об участии в семинаре РОМИП'2009.

Планируется использовать систему SEUS для решения классической задачи поиска по запросу
- по коллекции нормативно-правовых документов
- по Веб-коллекции.

SEUS - Search engine using semantics

Как ясно из названия SEUS - проект поисковой системы, использующей семантику.
На данный момент над проектом работают 4 человека, все они с кафедры Компьютерных систем и Телекоммуникаций Пермского Государственного Университета. Это:
Ассистент кафедры Рабчевский Евгений, и студенты 5-го курса Крупов Сергей, Рожков Михаил, Булатова Гульнара.

Седьмой Российский семинар по Оценке Методов Информационного Поиска (РОМИП'2009)

Приглашение к Участию
Седьмой Российский семинар по Оценке Методов Информационного Поиска (РОМИП'2009)
Февраль 2009 - Сентябрь 2009
http://romip.ru

Извлечение Информации в Semantic Web - Шефилдский Университет

В продолжение переписки в рассылке сообщества Веба Данных черкну небольшую заметку.

Познакомился с замечательной группой исследователей The Web Intelligence Technologies group все из того же Шефилдского Университета.

RUSSIR'2009

Первое
информационное письмо

Применение технологий Semantic Web в задаче поиска по коллекциям текстовых документов

Первое впечатление, моих студентов, которым я читал лекцию про Semantic Web, было пронизано идеей о том, что Semantic Web каким-то хитрым способом, но все-таки поможет сделать поиск в Интернет более качественным. Тем более, как одно из приложений Семантической Паутины, авторы данного проекта указывают поиск с учетом семантики. Думаю, что эта идея посетила большинство из тех, кто что-то слышал о Semantic Web тоже.

Однако, посмотрим, чего реально в этой отрасли добился Semantic Web.

RSS-материал