Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper proposes a systematic full text search on document using a combined keyword and structural similarity of documents under consideration. The approach operates in two steps. The first step uses a set of designated keywords to acquire potential desired documents by means of an open source tool. The second step
(page segmentation, keyword-spotting, optical character recognition (OCR), etc) are not yet as mature as for printed text. Thus, there is an imminent need to develop techniques to understand, archive, index and search the manuscripts. The antiquated approach of manually transcribing handwritten collections and then using
classification. It is grounded in a refined keyword-spotting method that employs: a WordNet-based word lexicon, a lexicon of emoticons, common abbreviations and colloquialisms, and a set of heuristic rules. The approach is implemented through the Synesketch software system. Synesketch is published as a free, open source software
digital library based on topic or concept features. Firstly, documents in a special domain are automatically produced by document classification approach. It integrates the rule-based and statistical method to classify the documents in the large-scale collection. Then, the keywords of each document are extracted using the
This paper is to introduce a new approach to build topic digital library using concept extraction and document clustering. Firstly, documents in a special domain are automatically produced by document classification approach. Then, the keywords of each document are extracted using the machine learning approach. The
This article describes an algorithm to facilitate the proper assignment of reviewers by finding an author's profile. It uses an original approach to analyzing publications published in digital libraries to get additional keywords based on NLP (natural language processing) techniques. Comparing profiles and finding
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.