Information Extraction

SEUS на РОМИП'2009 и RCDL'2009

Автор выступил с докладом на семинаре РОМИП'2009 и конференции RCDL'2009, которые проходили в г. Петрозаводске.
Содержание доклада основано на работе, проведенной участниками проекта SEUS за 2008-2009 уч. год.
Доступны презентация доклада и соответствующая статья.

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.

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.

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.

RSS-материал