تطوير قواعد التعلم العلاقاتية لاستخلاص المعلومات

Development of Relational Learning Rules For Information Extraction

حبيب علي, حسن أبو النور, مها وهبي

كلية العلوم-جامعة حمص · سوريا

الموضوعات

علوم بحتة وطبيعية

ترجمة العنوان: Development of Relational Learning Rules For Information Extraction
ألقاب المؤلفين: [{"name_ar":"حبيب علي","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"حسن أبو النور","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"مها وهبي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]
اللغة: Arabic

عدد الصفحات: 129
ترجمة الملخص: In the recent years ,there is an explosion of information in the form of news, articles, social media, and so on. Much of this data lies in unstructured form and manually managing and effectively making use of it is tedious, boring and labor intensive. This explosion of information and need for more sophisticated and efficient information handling tools gives rise to Information Extraction(IE) and Information Retrieval(IR) technology. Information Extraction systems takes natural language text as input and produces structured information specified by certain criteria, that is relevant to a particular application. Various sub-tasks of IE such as Named Entity Recognition, Coreference Resolution, Named Entity Linking, Relation Extraction. In this thesis, we explore a machine learning-based approach to support a natural language process ingalgorithm, and an application of information extraction. This paper introduces Information Extraction technology, its various sub-tasks, highlights state-of-the-art research in various IE subtasks, current challenges and future research direction

APA

حبيب علي،حسن أبو النور و مها وهبي. (2019). تطوير قواعد التعلم العلاقاتية لاستخلاص المعلومات. أطروحة(رسائل دكتوراة). كلية العلوم-جامعة حمص. سوريا.

MLA

حبيب علي،حسن أبو النور و مها وهبي. تطوير قواعد التعلم العلاقاتية لاستخلاص المعلومات. 2019. كلية العلوم-جامعة حمص، رسائل دكتوراة.