Buch, Englisch, Band 21, 246 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 400 g
Buch, Englisch, Band 21, 246 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 400 g
Reihe: The Information Retrieval Series
ISBN: 978-90-481-7246-7
Verlag: Springer Netherlands
This book covers content recognition in text, elaborating on past and current most successful algorithms and their application in a variety of settings: news filtering, mining of biomedical text, intelligence gathering, competitive intelligence, legal information searching, and processing of informal text. Today, there is considerable interest in integrating the results of information extraction in retrieval systems, because of the demand for search engines that return precise answers to flexible information queries.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Grafikprogrammierung
- Interdisziplinäres Bibliothekswesen, Informationswissenschaften EDV Systeme, Internet und elektronische Ressourcen in Bibliotheken
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
- Geisteswissenschaften Sprachwissenschaft Computerlinguistik, Korpuslinguistik
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Robotik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Datenkompression, Dokumentaustauschformate
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Spracherkennung, Sprachverarbeitung
- Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftssektoren & Branchen Medien-, Informations und Kommunikationswirtschaft Informationstechnik, IT-Industrie
Weitere Infos & Material
Information Extraction and Information Technology.- Information Extraction from an Historical Perspective.- The Symbolic Techniques.- Pattern Recognition.- Supervised Classification.- Unsupervised Classification Aids.- Integration of Information Extraction in Retrieval Models.- Evaluation of Information Extraction Technologies.- Case Studies.- The Future of Information Extraction in a Retrieval Context.
