Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The method of a two-level text-meaning similarity approximation of the customers’ opinions

100%

Rizun N. , Kapłański P. , Taranenko Y.

Studia Ekonomiczne

2016

tom 296

64-85

The method of two-level text-meaning similarity approximation, consisting in the implementation of the classification of the stages of text opinions of customers and identifying their rank quality level was developed. Proposed and proved the significance of major hypotheses, put as the basis of the developed methodology, notably about the significance of suggestions about the existence of analogies between mathematical bases of the theory of Latent Semantic Analysis, based on the analysis of semantic relationship between the variables and degree of participation of the document or term in the corresponding concept of the document data, and instruments of the theory of Social Network Analysis, directed at revealing the features of objects on the basis of information about structure and strength of their interaction. The Contextual Cluster Structure, as well as Quantitative Ranking evaluation for interpreting the quality level of estimated customers’ opinion has formed.

Opracowano metodę dwupoziomowej aproksymacji podobieństwa – metodę przetwarzania tekstu, którą zastosowano w problemie klasyfikacji oraz do określania poziomu jakości klientów. Posługując się zaproponowaną w artykule metodyką, udowodniono istotność głównych hipotez, w szczególności hipotezy o istnieniu analogii pomiędzy podstawami matematycznymi LSA (ang. Latent Semantic Analysis), bazującej na analizie relacji semantycznej związku między stopniem udziału analogicznych pojęć w zbiorze dokumentów a narzędziami teorii analizy sieci społecznych (ang. Social Network Analysis), która z kolei odsłaniania cechy obiektów na podstawie informacji na temat struktury ich wzajemnych powiązań. Z połączenia powyższych metod wyłoniła się struktura klastra kontekstu, dająca ocenę ilościową na potrzeby ranking poziomu jakości opinii szacowanych klientów.

Ontologiczna inżynieria wiedzy

100%

Dobrowolski D. , Kapłański P. , Łojewski Z. , Marciniak A.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

2015

tom 44 cz. 1

88-98

Ontologiczna inżynieria wiedzy jest dobrą podstawą metodologiczną, a ontologie dziedzin przedmiotowych ważnym elementem konstrukcyjnym semantycznych systemów reprezentacji wiedzy. W artykule omówiono budowanie ontologii w oparciu o edytor ontologii FluentEditor i język CNL (Controlled Natural Language). Przykładową ontologię dotyczącą fragmentu procesu produkcji rolniczej wykorzystano do budowy semantycznej bazy wiedzy. W tym celu wykorzystano projekt architektury opartej o strukturalno-funkcjonalną kompozycję systemów AllegroGraph, Drupal i MongoDB.

Ontological knowledge engineering is a good methodological background of semantic knowledge representation in systems design, and ontologies are important components of it. The paper presents process building ontology using the ontology editor FluentEditor and CNL (Con-trolled Natural Language). A sample ontology of agricultural production process was used to build an example of semantic knowledge base. For this purpose we applied software systems like AllegroGraph, Drupal and MongoDB.

SEMANTIC TECHNOLOGIES BASED METHOD OF COLLECTION, PROCESSING AND SHARING INFORMATION ALONG FOOD CHAIN

88%

Dobrowolski D. , Marciniak A. , Bartnik G. , Kapłański P. , Łojewski Z.

Information Systems in Management

2016

tom 5

nr 3

318-325

In the paper the method of collecting, processing and sharing information along food chain is presented. Innovative features of that method result from advantages of data engineering based on semantic technologies. The source to build ontology are standards and regulations related to food production, and data collected in databases owned by food chain participants. It allows food chain information resources can be represented in semantic languages RDF/RDFS/OWL and form semantic database where data are easily integrated according to various criteria using automatic inference algorithms. Feasibility of proposed method is achievable with Ontorion Knowledge Framework.