Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0568306 - ÚI 2024 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
    Korel, L. - Yorsh, U. - Behr, A. S. - Kockmann, N. - Holeňa, Martin
    Text-to-Ontology Mapping via Natural Language Processing with Application to Search for Relevant Ontologies in Catalysis.
    Computers. Roč. 12, č. 1 (2023), č. článku 14. ISSN 2073-431X
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: text representation learning * text classification * text preprocessing * text data * ontology
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 2.8, rok: 2022
    Způsob publikování: Open access
    https://dx.doi.org/10.3390/computers12010014
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0339633
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0568306-afinoa.pdf31.9 MBOA CC BY 4.0Vydavatelský postprintpovolen
     
     
  2. 2.
    0565961 - ÚI 2023 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Korel, L. - Behr, A. S. - Kockmann, N. - Holeňa, Martin
    Using Artificial Neural Networks to Determine Ontologies Most Relevant to Scientific Texts.
    Proceedings of the 22st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2022). Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2022 - (Ciencialová, L.; Holeňa, M.; Jajcay, R.; Jajcayová, R.; Mráz, F.; Pardubská, D.; Plátek, M.), s. 44-54. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2022: Conference Information Technologies - Applications and Theory /22./. Zuberec (SK), 23.09.2022-27.09.2022]
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: ontology * text data * text preprocessing * text representation learning * text classification
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://ceur-ws.org/Vol-3226/paper5.pdf
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0337426
     
     
  3. 3.
    0562588 - ÚI 2024 RIV SG eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Cabessa, Jérémie - Hernault, H. - Lamonato, Y. - Rochat, M. - Levy, Y. Z.
    The EsnTorch Library: Effcient Implementation of Transformer-Based Echo State Networks.
    Neural Information Processing. 29th International Conference, ICONIP 2022, Proceedings, Part VII. Singapore: Springer, 2023 - (Tanveer, M.; Agarwal, A.; Ozawa, S.; Ekbal, A.; Jatowt, A.), s. 235-246. Communications in Computer and Information Science, 1794. ISBN 978-981991647-4. ISSN 1865-0929.
    [ICONIP 2022: The International Conference on Neural Information Processing /29./. Indore / Virtual (IN), 22.11.2022-26.11.2022]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA22-02067S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: reservoir computing * echo state networks * natural language processing (NLP) * text classification * transformers * BERT * python library * Hugging Face
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1648-1_20
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0334891
     
     
  4. 4.
    0562585 - ÚI 2024 RIV SG eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Mushtaq, U. - Cabessa, Jérémie
    Argument Classification with BERT plus Contextual, Structural and Syntactic Features as Text.
    Neural Information Processing. 29th International Conference, ICONIP 2022, Proceedings, Part VII. Singapore: Springer, 2023 - (Tanveer, M.; Agarwal, A.; Ozawa, S.; Ekbal, A.; Jatowt, A.), s. 622-633. Communications in Computer and Information Science, 1794. ISBN 978-981991647-4. ISSN 1865-0929.
    [ICONIP 2022: The International Conference on Neural Information Processing /29./. Indore / Virtual (IN), 22.11.2022-26.11.2022]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA22-02067S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Argument Mining * BERT * Features as Text * NLP * Prompting * Text Classification
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1639-9_52
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0334888
     
     
  5. 5.
    0542211 - ÚI 2022 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Cabessa, Jérémie - Hernault, H. - Kim, H. - Lamonato, Y. - Levy, Y. Z.
    Efficient Text Classification with Echo State Networks.
    IJCNN 2021. The International Joint Conference on Neural Networks Proceedings. Piscataway: IEEE, 2021, s. 1-8. ISBN 978-0-7381-3366-9.
    [IJCNN 2021: The International Joint Conference on Neural Networks /34./. Virtual (US), 18.07.2021-22.07.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: reservoir computing * echo state networks * natural language processing * text classification
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0319682
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0542211-apre.pdf11.2 MBAutorský preprintvyžádat
     
     
  6. 6.
    0411380 - ÚTIA 2010 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Novovičová, Jana - Malík, Antonín
    Information-theoretic feature selection algorithms for text classification.
    [Algoritmy pro výběr příznaků pro klasifikaci textů založené na kriteriu vzájemné informace.]
    0-7803-9049-0. In: Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos: IEEE Computational Intelligence Society, 2005, s. 3272-3277. ISBN 0-7803-9048-2.
    [International Joint Conference on Neural Networks. Montreal (CA), 31.07.2005-04.08.2005]
    Grant CEP: GA AV ČR IAA2075302; GA ČR GA102/03/0049; GA AV ČR KSK1019101; GA MŠMT 1M0572
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: text classification * feature selection * mutual information
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131462
     
     
  7. 7.
    0411227 - UTIA-B 20030214 CZ eng A - Abstrakt
    Malík, Antonín
    Mixture models for learning text document classifiers. Abstract.
    Praha: ÚTIA AV ČR, 2003. ISBN 80-239-1333-6. Proceedings of the 4th International PhD Workshop Information Technologies & Control. Young Generation Viewpoint. - (Belda, K.). s. 6
    [International PhD Workshop Information Technologies & Control /4./. 16.09.2003-20.09.2003, Libverda]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1075907
    Klíčová slova: text classification
    Kód oboru RIV: BD - Teorie informace
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131313
     
     
  8. 8.
    0411075 - UTIA-B 20030062 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Novovičová, Jana - Malík, Antonín
    Application of multinomial mixture model to text classification.
    Berlin: Springer, 2003. Lecture Notes in Computer Science., 2652. ISBN 3-540-40217-9. In: Pattern Recognition and Image Analysis. - (Perales, F.; Campilho, A.), s. 646-653
    [Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2003 /1./. Puerto de Andratx (ES), 04.06.2003-06.06.2003]
    Grant CEP: GA AV ČR IAA2075302; GA AV ČR KSK1019101
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1075907
    Klíčová slova: text classification * multinomial mixture model * Bhattacharyya distance
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131162
     
     
  9. 9.
    0411033 - UTIA-B 20030020 CZ eng K - Konferenční příspěvek (tuzemská konf.)
    Novovičová, Jana - Malík, Antonín
    Application of finite mixtures to text document classification.
    Ostrava: VŠB, 2003. ISBN 80-248-0229-5. In: Znalosti 2003. Sborník příspěvků 2. ročníku konference. - (Svátek, V.), s. 23-32
    [Znalosti 2003 /2./. Ostrava (CZ), 19.02.2003-21.02.2003]
    Grant CEP: GA AV ČR IAA2075302; GA AV ČR KSK1019101
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1075907
    Klíčová slova: text classification * mixture model
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131120
     
     
  10. 10.
    0411029 - UTIA-B 20030016 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Novovičová, Jana - Malík, Antonín
    Text Document Classification Using Finite Mixtures.
    Praha: ÚTIA AV ČR, 2002. 35 s. Research Report, 2063.
    Grant CEP: GA AV ČR KSK1019101
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1075907
    Klíčová slova: text classification * mixture of multivariate Bernoulli distributions * average mutual information
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    http://library.utia.cas.cz/prace/20030016.ps
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131116
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    411029.pdf2332 KBJinápovolen
     
     

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.