GÉRYK, Jan, Jaroslav BAYER a Lubomír POPELÍNSKÝ. Dolování v textech popisujících výjezdy hasičského záchranného sboru. In Proceedings of the Annual Database Conference - Datakon 2010. Ostrava: Ostravská Univerzita v Ostravě, 2010, s. 191-194. ISBN 978-80-7368-424-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Dolování v textech popisujících výjezdy hasičského záchranného sboru
Název anglicky Text mining in reports on incidents with a fire brigade intervention
Autoři GÉRYK, Jan (203 Česká republika, domácí), Jaroslav BAYER (203 Česká republika, domácí) a Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Ostrava, Proceedings of the Annual Database Conference - Datakon 2010, od s. 191-194, 4 s. 2010.
Nakladatel Ostravská Univerzita v Ostravě
Další údaje
Originální jazyk čeština
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14330/10:00046691
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-7368-424-2
Klíčová slova česky strojové učení; dolování v textu; hasičský záchranný sbor; klasifikace textů; předzpracování textů
Klíčová slova anglicky machine learning; text mining; fireman brigade; text classification; text preprocessing
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D., učo 1945. Změněno: 9. 4. 2013 19:44.
Anotace
Článek se zabývá problematikou dohledávání textů na internetu dle informací o výjezdech hasičského záchranného sboru a následnou klasifikací získaných textů do různých kategorií. Popisujeme metodu sběru textů a metodu dolování ze získané textové informace. Nejvyšší celková správnost klasifikace dosáhla 86 %.
Anotace anglicky
This article deals with searching texts on the internet based on the information obtained from the firemen database. The main goal is to classify such texts into several categories that correspond to the type of incident. We describe a method for text collection and then mining in those texts. The overall classification accuracy reached 86 %.
Návaznosti
LA09016, projekt VaVNázev: Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM) (Akronym: ERCIM)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Účast ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics
MSM0021622418, záměrNázev: DYNAMICKÁ GEOVIZUALIZACE V KRIZOVÉM MANAGEMENTU
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Dynamická geovizualizace v krizovém managementu
VytisknoutZobrazeno: 22. 9. 2024 22:28