Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Ontology-based Data Extraction in the Scholarship-Related Content.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Anna Yushtina
ISBN: 9783659923760
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 84
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 22125 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 160885
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Research work on the topic "Ontology-based Data Extraction in the Scholarship-Related Content" is concentrated on the area of ontologies and on the research of the methods by which ontological concepts can be recognized in the text, enhancing its semantic meaning. In the experiments conducted in the domain of scholarships, ontology for scholarships has been thoroughly evaluated, and the names of the disciplines were chosen as a target area for the further information retrieval research. Discovery of the ontological concepts in the text was performed by, first, scraping the webpage for the target section, and then by implementing Boolean search method with and without prior preprocessing. Such approach demonstrated very good results, and with preprocessing roughly 70% of the disciplines were retrieved. Furthermore, extension of the ontology has been proposed as the way to increase extraction rate by 10%. Overall, 80% of the disciplines can be retrieved by proposed method.
Ключевые слова: Information Retrieval, Natural Language, Ontology, Semantic Web