PALA, Karel, Aleš HORÁK, Pavel RYCHLÝ, Vít SUCHOMEL, Vít BAISA, Miloš JAKUBÍČEK, Vojtěch KOVÁŘ, Zuzana NEVĚŘILOVÁ, Adam RAMBOUSEK, Björn GAMBÄCK, Utpal SIKDAR a Lars BUNGUM. HaBiT system. 2017.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název HaBiT system
Autoři PALA, Karel (203 Česká republika, garant, domácí), Aleš HORÁK (203 Česká republika, domácí), Pavel RYCHLÝ (203 Česká republika, domácí), Vít SUCHOMEL (203 Česká republika, domácí), Vít BAISA (203 Česká republika, domácí), Miloš JAKUBÍČEK (203 Česká republika, domácí), Vojtěch KOVÁŘ (203 Česká republika, domácí), Zuzana NEVĚŘILOVÁ (203 Česká republika, domácí), Adam RAMBOUSEK (203 Česká republika, domácí), Björn GAMBÄCK (578 Norsko), Utpal SIKDAR (578 Norsko) a Lars BUNGUM (578 Norsko).
Vydání 2017.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Software
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00096850
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky corpus tool; corpus manager; word list; word sketch; sketch differece; concordance
Technické parametry HaBiT system is provided in the form of a web service, which allows to access and search the text corpora of Amharic, Oromo, Tigrinya and Somali languages of Ethiopia and Norwegian and Czech corpora, as well as use the Universal Dependencies taggers of the 4 Ethiopian languages.
Změnil Změnil: doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D., učo 1648. Změněno: 23. 1. 2018 15:19.
Anotace
HaBiT system summarizes technical results of the Czech-Norwegian research project 7F14047 Harvesting big text data for under-resourced languages. The main objectives of the HaBiT project were to gather large-scale text data (corpora) from the Web for under-resourced languages, involving Norwegian, partly Czech and the major languages of Ethiopia — Amharic, Afaan Oromo, Tigrinya, Somali — and to build shallow processing applications. The gathered data were processed to make it usable in many language applications, such as information extraction or machine translation. Furthermore, in the process of collecting corpora data, existing tools for building web text resources were further developed and improved since the Ethiopian languages are quite different from most European languages.
Návaznosti
MUNI/A/0897/2016, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VI., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
7F14047, projekt VaVNázev: Harvesting big text data for under-resourced languages (Akronym: HaBiT)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Harvesting big text data for under-resourced languages
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 17:10