D 2019

Seeking Relevant Information Sources

MENŠÍK, Marek, Marie DUŽÍ, Adam ALBERT, Vojtěch PATSHKA, Miroslav PAJR et. al.

Základní údaje

Originální název

Seeking Relevant Information Sources

Autoři

MENŠÍK, Marek (203 Česká republika, garant), Marie DUŽÍ (203 Česká republika), Adam ALBERT (203 Česká republika), Vojtěch PATSHKA (203 Česká republika) a Miroslav PAJR (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Montreal, Canada, 2019 IEEE 15th International Scientific Conference on Informatics, od s. 255-260, 6 s. 2019

Nakladatel

Institute of Electrical and Electronics Engineers

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Kanada

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

Informace o příspěvku na stránkách vydavatele

Kód RIV

RIV/47813059:19240/19:A0000685

Organizační jednotka

Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě

ISBN

978-1-7281-3181-8

DOI

http://dx.doi.org/10.1109/Informatics47936.2019.9119332

Klíčová slova anglicky

Information sources; Machine learning; TIL

Štítky

SGS112019, ÚI

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

Návaznosti

LQ1602, projekt VaV.
Změněno: 16. 12. 2020 13:58, Mgr. Kamil Matula, Ph.D.

Anotace

V originále

In this paper we deal with the problem of seeking relevant information sources selected from scientific or other electronic publications. In the era of information surfeit, it is getting more and more difficult to extract relevant and reliable sources of information from the huge number of e-sources. The starting point is user's query for a given concept or topic. Our algorithm applies machine learning methods in order to propose hypothetic explications of the sought terms based on pieces of information extracted from the potentially relevant e-sources. Hypotheses, formalized in the TIL-Script language, are incrementally built by applying heuristic functions. The user thus obtains as closed approximations of the meaning of the sought terms as possible that at the same time provide fine-grained keyword definitions. As a result, it should be much easier to decide which of the e-sources are relevant for user's interest.
Zobrazeno: 25. 12. 2024 08:49