Počet záznamů: 1

Using Artificial Neural Networks to Determine Ontologies Most Relevant to Scientific Texts

SYSNO	0565961
Název	Using Artificial Neural Networks to Determine Ontologies Most Relevant to Scientific Texts
Tvůrce(i)	Korel, L. (CZ) Behr, A. S. (DE) Kockmann, N. (DE) Holeňa, Martin (UIVT-O)_{SAI, RID}
Zdroj.dok.	Proceedings of the 22st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2022). S. 44-54. - Aachen : Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2022 / Ciencialová L. ; Holeňa M. ; Jajcay R. ; Jajcayová R. ; Mráz F. ; Pardubská D. ; Plátek M.
Konference	ITAT 2022: Conference Information Technologies - Applications and Theory /22./, 23.09.2022 - 27.09.2022, Zuberec
Druh dok.	Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Institucionální podpora	UIVT-O - RVO:67985807
Jazyk dok.	eng
Země vyd.	DE
Klíč.slova	ontology * text data * text preprocessing * text representation learning * text classification
Spolupracující instituce	Fakulta informačních technologií ČVUT (Česká republika) Technische Universität Dortmund (Německo) Leibniz Institute for Catalysis, Rostock (Německo)
URL	https://ceur-ws.org/Vol-3226/paper5.pdf
Trvalý link	https://hdl.handle.net/11104/0337426

Počet záznamů: 1