BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kempa Anna (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
Tytuł
Zastosowanie rozszerzonej metodologii wnioskowania na podstawie przypadków - textual CBR w pracy z dokumentami tekstowymi
Źródło
Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Systemy wspomagania organizacji SWO'2005, 2005, s. 315-323, Bibliogr. 8 poz.
Słowa kluczowe
Eksploracja tekstu, Analiza tekstu, Wyszukiwanie informacji, Algorytmy, Języki naturalne
Text mining, Text analysis, Information retrieval, Algorithms, Natural languages
Abstrakt
Próby automatycznego wyszukiwania, analizy i obróbki dokumentów tekstowych przez komputer prowadzone są od dawna. Przedstawienie jednej ze stosowanych motodologii na tym obszarze - Textual Case-Based Reasoning (Textual CBR, TCBR) zostanie poprzedzone krótkim omówieniem znanych metod i kategorii systemów zajmujących się "czytaniem" dokumentów tekstowych. Głównym celem artykułu jest przedstawienie Textual CBR na tle innych stosowanych rozwiązań w pracy z tekstami. Przy czym należy zaznaczyć, że "inne rozwiązania" - nie oznacza tu "alternatywne", czy "konkurencyjne". Prace nad takimi systemami polegają w dużej mierze na interdyscyplinarnym kojarzeniu wielu różnych metod, w tym matematycznych i statystycznych. Kolejne rozwiązania stanowią nierzadko drobną mutację poprzednich, a o ich skuteczności, a także dalszym kierunku zmian zdecydują zrealizowane zastosowania. Sama metodologia Textual CBR nie jest statycznym, z góry zdefiniowanym narzędziem, jak zostanie pokazane to w dalszej części - także ewoluuje ogarniając coraz to nowe obszary dziedzinowego zastosowania. Podejścia wyszukiwania i analizy tekstu Wśród stosowanych podejść wyszukiwania i analizy dokumentów tekstowych wymienia się m.in.: • Systemy wyszukiwania informacji ( ang. Information Retrieval, IR) • Rozumienie języków naturalnych (ang. Natural Language Processing) • Metody ekstrakcji informacji ( ang. Information Extraction, IE) a Metody eksploracji tekstu ( ang. Text Mining). (fragment tekstu)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Aamodt A., Plaza E.: Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches, "AI- Com, Artificial Intelligence Communications", IOS Press 1994
  2. Ashley K.D., Lenz M.: Textual Case-Based Reasoning, AAAI- 98 Workshop, Menlo Park: AAAI Press 1998
  3. Cunningham C.M., Weber R., Proctor J.M., Flowler C., Murphy M.: Investigating Graphs in Textual Case-Based Reasoning in Funk P., Gonzalez Calero, Pedro A. (Eds) Advanced in Case- Based Reasoning, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3155, Springer-Verlag 2004
  4. Filipowska A.: Jak zaoszczędzić na czytaniu? Automatyczne tworzenie abstraktów z dokumentów, http ://www. gazeta-it.pl/trendy/git22/automatyczne_tworzenie_abstraktow2 .htm, Gazeta IT nr 3, marzec 2004
  5. Lamontagne L., Lapalme G., Applying Cased-Based Reasoning To Email Response, International Conference of Enterprise Information Systems ICEIS-03, Angers, France 2003
  6. Tomassen S.L.: Semi-automatic generation of ontologies for knowledge-intensive CBR, Norwegian University of Science and Technology, 2002
  7. Watson I.: Case-Based Reasoning is methodology not technology, Knowledge-Based Systems 12, 1999
  8. Wilson D. C., Bradshah S.: CBR Textuality, Expert Update, Vol.3(1), 1999
Cytowane przez
Pokaż
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu