Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Gručenje z omejitvami na podlagi besedil in grafov pri razporejanju akademskih člankov
ID
Škvorc, Tadej
(
Avtor
),
ID
Robnik Šikonja, Marko
(
Mentor
)
Več o mentorju...
,
ID
Lavrač, Nada
(
Komentor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1,01 MB)
MD5: 9CDCB97C1E9FE56A4370B73CE2F37F52
PID:
20.500.12556/rul/0771c4e7-7814-410d-ab35-e43638033122
Galerija slik
Izvleček
Sestavljanje urnikov konference je časovno zahtevno opravilo. Urniki so sestavljeni iz različnih sej, na katerih so predstavljeni članki s skupnim raziskovalnim področjem ali podpodročjem. Ročno razporejanje člankov v urnik vzame veliko časa, saj je potrebno za vsak članek določiti, v katero področje spada. V magistrskem delu predstavimo metodo za avtomatizacijo tega postopka. Z uporabo metod strojnega učenja, obdelave naravnega jezika in analize omrežij poiščemo članke s skupno tematiko. Na podlagi podobnosti smo članke razvrstili v vnaprej definirane seje urnika z uporabo gručenja z omejitvami. Razvito metodo smo implementirali v sklopu spletne aplikacije. Za potrebe testiranja smo ustvarili podatkovno bazo znanstvenih člankov iz različnih konferenc strojnega učenja, ročno označenih z njihovim raziskovalnim podpodročjem. Vsak del metode smo testirali samostojno z različnimi pristopi, in dobili dobre rezultate. Celotno metodo smo testirali na člankih, izbranih za predstavitev na konferenci ECML-PKDD 2017. Dobili smo dobre rezultate, ki lahko služijo kot izhodišče za izgradnjo urnika konference.
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
obdelava naravnega jezika
,
analiza omrežij
,
gručenje
,
organizacija konferenc
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:
2017
PID:
20.500.12556/RUL-95060
Datum objave v RUL:
13.09.2017
Število ogledov:
1413
Število prenosov:
399
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
ŠKVORC, Tadej, 2017,
Gručenje z omejitvami na podlagi besedil in grafov pri razporejanju akademskih člankov
[na spletu]. Magistrsko delo. [Dostopano 13 avgust 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=95060
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Text and Graph Based Constrained Clustering for Academic Paper Scheduling
Izvleček:
Creating a conference schedule is a difficult task. Conference schedules consist of sessions, which contain papers that belong to the same field or subfield. Manually constructing such a schedule takes a lot of time, as each paper must be assigned to an appropriate subfield. This thesis presents a method for automating the schedule creation process. We use machine learning, natural language processing and network analysis to find papers with common research topics. Based on the similarities we group papers into predefined conference sessions using constrained clustering. We implemented the method as a part of a web application. To test the proposed method we created a database of academic papers from several machine learning conferences and labeled them manually with their research subfield. We tested each part of the method independently and obtained good results. The full method was tested on papers accepted to the ECML-PKKD 2017 conference. We obtained useful results that can be used as a starting point when creating a conference schedule.
Ključne besede:
natural language processing
,
network analysis
,
clustering
,
conference organization
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Conference paper scheduling tool
Automated Analysis and Emotion-based Classification of Music Lyrics
Device reconstruction based on KNX project file
Semantics-based automated essay evaluation
Efficient natural language processing with Python
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
SEO optimization tool
IMPLEMENTATION OF A VIRTUAL AGENT USING OPEN-SOURCE VERBOT ENGINE
Evaluation of machine learning methods with natural language processing
Using words from daily news headlines to predict the movement of stock market indices
Machine learning based analysis of scientific journals and authors
Nazaj