DeepText: Intelligente Textanalyse mit Deep Learning
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Mark Cieliebak
- Stellv. Projektleiter/in : Jan Milan Deriu
- Projektteam : Dominic Egger, Dr. Thilo Stadelmann
- Projektvolumen : CHF 520'000
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI
- Projektpartner : World Vision , Universität Basel / Universitätsbibliothek Basel / Schweizerisches Wirtschaftsarchiv, Supertext AG, SpinningBytes AG
- Kontaktperson : Jan Milan Deriu
Beschreibung
DeepText entwickelt ein Software-Framework, mit dem automatisch Texte analysiert werden können, um wichtige Informationen zu extrahieren. Das Framework basiert auf modernen Algorithmen aus dem Maschinellen Lernen (Deep Learning), die Texte besser analysieren können als traditionelle Methoden. Damit kann man z.B. die wichtigsten Themen eines Textes erkennen oder Firmen und Eigennamen extrahieren.
Publikationen
-
Deriu, Jan Milan; Lucchi, Aurelien; De Luca, Valeria; Severyn, Aliaksei; Müller, Simone; Cieliebak, Mark; Hofmann, Thomas; Jaggi, Martin,
2017.
Leveraging large amounts of weakly supervised data for multi-language sentiment classification [Paper].
In:
Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web.
26th International World Wide Web Conference Committee (IW3C2), Perth, Australia, 3-7 April 2017.
Association for Computing Machinery.
S. 1045-1052.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1145/3038912.3052611
-
Deriu, Jan Milan; Cieliebak, Mark,
2017.
In:
Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017).
SemEval 2017 - International Workshop on Semantic Evaluation, Vancouver, Canada, 3-4 August 2017.
Association for Computational Linguistics.
S. 334-338.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.18653/v1/S17-2054