886 resultados para semi-autonomous information retrieval
Resumo:
El proyecto ATTOS centra su actividad en el estudio y desarrollo de técnicas de análisis de opiniones, enfocado a proporcionar toda la información necesaria para que una empresa o una institución pueda tomar decisiones estratégicas en función a la imagen que la sociedad tiene sobre esa empresa, producto o servicio. El objetivo último del proyecto es la interpretación automática de estas opiniones, posibilitando así su posterior explotación. Para ello se estudian parámetros tales como la intensidad de la opinión, ubicación geográfica y perfil de usuario, entre otros factores, para facilitar la toma de decisiones. El objetivo general del proyecto se centra en el estudio, desarrollo y experimentación de técnicas, recursos y sistemas basados en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), para conformar una plataforma de monitorización de la Web 2.0 que genere información sobre tendencias de opinión relacionadas con un tema.
Resumo:
En este artículo se presenta un método para recomendar artículos científicos teniendo en cuenta su grado de generalidad o especificidad. Este enfoque se basa en la idea de que personas menos expertas en un tema preferirían leer artículos más generales para introducirse en el mismo, mientras que personas más expertas preferirían artículos más específicos. Frente a otras técnicas de recomendación que se centran en el análisis de perfiles de usuario, nuestra propuesta se basa puramente en el análisis del contenido. Presentamos dos aproximaciones para recomendar artículos basados en el modelado de tópicos (Topic Modelling). El primero de ellos se basa en la divergencia de tópicos que se dan en los documentos, mientras que el segundo se basa en la similitud que se dan entre estos tópicos. Con ambas medidas se consiguió determinar lo general o específico de un artículo para su recomendación, superando en ambos casos a un sistema de recuperación de información tradicional.
Resumo:
La gran cantidad de información disponible en Internet está dificultando cada vez más que los usuarios puedan digerir toda esa información, siendo actualmente casi impensable sin la ayuda de herramientas basadas en las Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), como pueden ser los recuperadores de información o resumidores automáticos. El interés de este proyecto emergente (y por tanto, su objetivo principal) viene motivado precisamente por la necesidad de definir y crear un marco tecnológico basado en TLH, capaz de procesar y anotar semánticamente la información, así como permitir la generación de información de forma automática, flexibilizando el tipo de información a presentar y adaptándola a las necesidades de los usuarios. En este artículo se proporciona una visión general de este proyecto, centrándonos en la arquitectura propuesta y el estado actual del mismo.
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Introduction. In 2003, Iraq was invaded by the US coalition forces that ousted Saddam Hussein’s regime from power before occupying the whole country. The intension, declared by the then American George W. Bush, was to ‘build a decent and democratic society at the centre of the Middle East’ that ‘will become a place of progress and peace.’1 In 2014, three years after the withdrawal of the last American soldier, however, it is difficult to overestimate or exaggerate what is at stake. National unity and territorial integrity have never been so seriously threatened since the country is experiencing the internal fighting in its modern history. Many parts of Iraq, including the northern oil city of Kirkuk, long claimed as an integral part of the semi-autonomous region of Kurdistan, are out of the control of the central government. Large areas in the north including the strategic city of Mosul were seized by the fighters of the Islamic State, an Al-Qaeda offshoot, formerly known as ISIS, who threatened to invade the Kurdistan region before being attacked by airstrikes by the US. They proclaimed a caliphate on both sides of the border with Syria, where they also control vast territory.
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In the article relevance of system development for subject search using computational linguistics is considered. The basic principles of system functioning are defined. The principle of grammar development for information retrieval from the partially structured text in a natural language is considered. The ranging principle of results of information search is defined.
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Includes bibliographical references.
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Bibliography: p. 95.
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"Written as supplementary material for a course in data structures given by the Dept. of Computer Science of the University of Illinois at Urbana-Champaign, during the second semester of the 1970-71 academic year"--Leaf 1.
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"June 30, 1987."
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Mode of access: Internet.
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"Made up of resumés and indexes of documents [of educational significance] ... numbered sequentially with ED prefixes and current Office of Education research projects [with EP prefixes]".
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Se presenta el desarrollo de una interface de recuperación de información para catálogos en línea de acceso público (plataforma CDS/ISIS), basada en el concepto de similaridad para generar los resultados de una búsqueda ordenados por posible relevancia. Se expresan los fundamentos teóricos involucrados, para luego detallar la forma en que se efectuó su aplicación tecnológica, explícita a nivel de programación. Para finalizar se esbozan los problemas de implementación según el entorno
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Document classification is a supervised machine learning process, where predefined category labels are assigned to documents based on the hypothesis derived from training set of labelled documents. Documents cannot be directly interpreted by a computer system unless they have been modelled as a collection of computable features. Rogati and Yang [M. Rogati and Y. Yang, Resource selection for domain-specific cross-lingual IR, in SIGIR 2004: Proceedings of the 27th annual international conference on Research and Development in Information Retrieval, ACM Press, Sheffied: United Kingdom, pp. 154-161.] pointed out that the effectiveness of document classification system may vary in different domains. This implies that the quality of document model contributes to the effectiveness of document classification. Conventionally, model evaluation is accomplished by comparing the effectiveness scores of classifiers on model candidates. However, this kind of evaluation methods may encounter either under-fitting or over-fitting problems, because the effectiveness scores are restricted by the learning capacities of classifiers. We propose a model fitness evaluation method to determine whether a model is sufficient to distinguish positive and negative instances while still competent to provide satisfactory effectiveness with a small feature subset. Our experiments demonstrated how the fitness of models are assessed. The results of our work contribute to the researches of feature selection, dimensionality reduction and document classification.
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Blends of starch and a biodegradable polyester, produced by an extrusion process, which included a cross-linker/compatibilizer (maleic anhydride) and an initiator (dicumyl peroxide), were studied by infrared (IR) microspectroscopy using an attenuated total reflectance (ATR) objective. Extruded material, which had a diameter of about 3 mm, was sectioned and embedded in epoxy resin prior to IR analysis. Spectra were collected in a grid pattern across the sectioned face of the sample. Measurement of various band parameters from the spectra allowed IR maps to be constructed containing semi-quantitative information about the distribution of blend components. These maps showed the quality of the blend on a microscopic scale and showed how it varied with different concentrations of compatibilizer and initiator. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved.