Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Obliczeniowa metoda analizy retoryki danych tekstowych z wykorzystaniem grafów

2016/21/N/ST6/02366

Słowa kluczowe:

analiza dyskursu analiza wydźwięku analiza danych tekstowych analiza wydźwięku na poziomie atrybutów uczenie maszynowe

Deskryptory:

  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
  • ST6_10: Technologie i systemy informatyczne, bazy danych, technologie internetowe w tym wyszukiwanie informacji i biblioteki cyfrowe
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Politechnika Wrocławska

woj. dolnośląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

Lukasz Augustyniak 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: PRELUDIUM 11 - ogłoszony 2016-03-15

Przyznana kwota: 81 400 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2017-01-18

Zakończenie projektu: 2020-10-17

Planowany czas trwania projektu: 45 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Sprzęt komputerowy. Za kwotę 7 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (2)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (4)
  1. Comprehensive Analysis of Aspect Term Extraction Methods using Various Text Embeddings
    Autorzy:
    Augustyniak Ł., Kajdanowicz T., Kazienko P
    Czasopismo:
    Computer Speech & Language (rok: 2020, ), Wydawca: Elsiever
    Status:
    Przyjęta do publikacji
    Doi:
    brak - link do publikacji
  2. Graph-based approach to Unsupervised Aspect Hierarchies Extraction and Sentimental Summarization
    Autorzy:
    Augustyniak Ł., Kajdanowicz T., Kazienko P
    Czasopismo:
    Natural Language Engineering , Wydawca: Cambridge University Press
    Status:
    Złożona
    Doi:
    brak - link do publikacji
  1. Political Advertising Dataset:the use case of the Polish 2020 Presidential Elections
    Autorzy:
    Lukasz Augustyniak, Krzysztof Rajda, Tomasz Kajdanowicz, Michał Bernaczyk
    Konferencja:
    European Chapter of the Association for Computational Linguistics (rok: 2021, ), Wydawca: Association for Computational Linguistics
    Data:
    konferencja 21.04-23.04
    Status:
    Złożona
  2. Aspect Detection using Word and Char Embeddings with (Bi)LSTM and CRF
    Autorzy:
    Augustyniak Ł., Kajdanowicz T., Kazienko P
    Konferencja:
    ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND KNOWLEDGE ENGINEERING (IEEE AIKE 2019) (rok: 2019, ), Wydawca: .
    Data:
    konferencja 43619
    Status:
    Opublikowana
  3. Extracting Aspects Hierarchies using Rhetorical Structure Theory
    Autorzy:
    Augustyniak Ł., Kajdanowicz T., Kazienko P
    Konferencja:
    Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence (rok: 2018, ), Wydawca: ACM New York, NY, USA ©2018
    Data:
    konferencja 21-23.12.2018
    Status:
    Opublikowana
  4. Political Advertising Dataset: the use case of the Polish 2020 Presidential Elections
    Autorzy:
    Lukasz Augustyniak, Krzysztof Rajda, Tomasz Kajdanowicz, Michał Bernaczyk
    Konferencja:
    Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (rok: 2020, ), Wydawca: Association for Computational Linguistics
    Data:
    konferencja 5.07-10.07
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy