Název: Kripke style dynamic model for web annotation with similarity and reliability
Autoři: Kopecký, Michal
Vomlelová, Marta
Vojtáš, Peter
Citace zdrojového dokumentu: STEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 105-109. ISBN 978-80-261-0720-0.
Datum vydání: 2017
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: https://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf
http://hdl.handle.net/11025/26345
ISBN: 978-80-261-0720-0
Klíčová slova: extrakce informací;sématická vysvětlivka;Kripkeho dynamická logika
Klíčová slova v dalším jazyce: information extraction;semantic annotation;Kripke dynamic logic
Abstrakt v dalším jazyce: In this “visionary contribution” (term from conference organizers) we deal with the web semantization as a (semi) automated process of enriching web data in a way understandable for algorithms. It turns out that similarity and dynamic aspects of web data play a role here. We propose a web data extension by a Kripke style dynamic model to describe this process for future extractions.
Práva: © Západočeská univerzita v Plzni
Vyskytuje se v kolekcích:Data a znalosti 2017
Data a znalosti 2017

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Kopecky.pdfPlný text514,82 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/26345

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.