Ontology Learning and Information Extraction for the Semantic Web – Martin Kavalec
Martin Kavalec
Doctoral thesis
Ontology Learning and Information Extraction for the Semantic Web
Abstract:
The work gives overview of its three main topics: semantic web, information extraction and ontology learning. A method for identification relevant information on web pages is described and experimentally tested on pages of companies offering products and services. The method is based on analysis of a sample web pages and their position in the Open Directory catalogue. Furthermore, a modfication of …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 4. 9. 2006
Identifikátor:
http://www.vse.cz/vskp/eid/55027
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 2016
- Vedúci: Petr Berka
- Oponent: Olga Burešová
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/55027
Vysoká škola ekonomická v Praze
Doctoral programme / odbor:
Aplikovaná informatika / Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Practical use of natural language processing in education technology
Dominik Hartinger -
Application of Natural language processing to enhance qualitative research used for marketing
Poj Nuangniyom Netsiri -
Scalability of Semantic Analysis in Natural Language Processing
Radim Řehůřek -
Ontology Learning and Information Extraction for the Semantic Web
Martin Kavalec -
Učení business rules z výsledků dolování GUHA asociačních pravidel
Stanislav Vojíř -
Application of Semantic Web Technologies to Verification of Business Requirements
Anastasia Shuvalova -
Modeling Events on the Semantic Web
Tomáš Hanzal -
Building of domain-specific semantic networks from web pages
Ron Šmeral