Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



EXTRACTION OF FACTUAL DATA FROM TEXTS

Extraction of factual data from texts is the task of automatic generation of elements of a factographic database, such as fields, or parameters, based on on-line texts. Often the flows of the current news from the Internet or from an information agency are used as the source of information for such systems, and the parameters of interest can be the demand for a specific type of a product in various regions, the prices of specific types of products, events involving a particular person or company, opinions about a specific issue or a political party, etc.

The decision-making officials in business and politics are usually too busy to read and comprehend all the relevant news in their available time, so that they often have to hire many news summarizers and readers or even to address to a special information agency. This is very expensive, and even in this case the important relationships between the facts may be lost, since each news summarizer typically has very limited knowledge of the subject matter. A fully effective automatic system could not only extract the relevant facts much faster, but also combine them, classify them, and investigate their interrelationships.

There are several laboratory systems of that type for business applications, e.g., a system that helps to explore news on Dow Jones index, investments, and company merge and acquisition projects. Due to the great difficulties of this task, only very large commercial corporations can afford nowadays the research on the factual data extraction problem, or merely buy the results of such research.

This kind of problem is also interesting from the scientific and technical point of view. It remains very topical, and its solution is still to be found in the future. We are not aware of any such research in the world targeted to the Spanish language so far.


Читайте також:

  1. A. Read the additional texts with interesting facts about Canada and discuss this information with your partner.
  2. ADDITIONAL TEXTS
  3. Characteristics and features of scientific and technical texts
  4. Factual Information
  5. INDEX OF TEXTS
  6. Make these texts more informal by changing the underlined verbs to phrasal verbs.
  7. Make up your own sentences or short contexts on the basis of the sequences singled out in 5.4.10.
  8. MIDDLE ENGLISH AND NEW ENGLISH TEXTS
  9. Professionally oriented texts for individual
  10. Read the texts about the British Queen for more information about Great Britain.
  11. Section 7: Additional texts




Переглядів: 639

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
NATURAL LANGUAGE INTERFACE | TEXT GENERATION

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

  

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.008 сек.