Seminar CNTT trân trọng kính mời giảng viên, sinh viên và những người quan tâm tới tham dự buổi seminar về “Trích xuất các mối quan hệ và các thực thể từ các văn bản toàn văn và sử dụng chúng trong platform người dùng cuối, platform có tên là VESPA dùng trong cảnh báo dịch tễ học (Relations and entities extraction from full texts, and their use in end-user platform. The case of the epidemiosurveillance VESPA platform.)”doThS.Phan Trọng Tiếntrình bày.



Thời gian: 9h30 thứ Hai, ngày 13/04/2015



Địa điểm: Phòng máy số 6, tầng 3 nhà hành chính, học viện nông nghiệp Việt Nam



Tóm tắt: Trích xuất quan hệ với độ chính xác cao vẫn là một thách thức trong xử lý các cơ sở dữ liệu toàn văn. Chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận trên cơ sở hai khía cạnh trong việc trích xuất. Khía cạnh đầu tiên là trích xuất thông qua phân tích cấu trúc  và các luật của sự xảy ra đồng thời. Khía cạnh thứ hai là việc sử dụng trong việc thăm dò các giả thuyết nghiên cứu và tính hữu ích của quan hệ. Công cụ có tên là x.ent được phát triển bằng ngôn ngữ R và có sẵn tại địa chỉ: http://cran.r-project.org/web/packages/x.ent/index.html. Sử dụng theo hướng thăm dò cây trồng với dịch bệnh thông qua các bản tin về nông nghiệp, và một platform cho người sử dụng có sẵn tại địa chỉ: http://vespa.cortext.net.



Abstract: Relation extraction with accurate precision is still a challenge in processing full text databases. We propose an approach based on a double facet driving extraction. First facet is surface analytical extraction with  structural and cooccurrence heuristics. Second facet is usage through users-pool limiting search hypotheses exploration and usefulness of extraction. Extraction tool is called x.ent, developped with R and is available here: http://cran.r-project.org/web/packages/x.ent/index.html. Usage is oriented to plant-disease exploration through agricultural information news, and a platform made with users is available here: http://vespa.cortext.net.



Chi tiết xem tại website: http://www.vnua.edu.vn/khoa/fita/bo-mon/bm-toan-tin-ung-dung/xe-mi-na/