Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Ekstrakcija metapodatkov s pomočjo strojnega učenja
Avtorji:ID Sabadin, Ivančica (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite http://www.pokarh-mb.si/storage/app/media/Moderna_arhivistika_2023_2/06%20Sabadin_2023.pdf
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (924,52 KB)
MD5: F66FB5D6574D67B36714E8970BB54013
 
Jezik:Slovenski jezik
Tipologija:1.02 - Pregledni znanstveni članek
Organizacija:Logo PAM - Pokrajinski arhiv Maribor
Povzetek:Namen prispevka je raziskovati tehnike ekstrakcije metapodatkov s pomočjo strojnega učenja. Uporabljena je bila metoda pregleda literature iz podatkovnih baz ProQuest, Scopus in Emerald Insight. Rezultati so pokazali, da so tehnike strojnega učenja že uveljavljene na področju ekstrakcije metapodatkov iz znanstvene literature. Najboljše rezultate so pokazale rešitve, ki združujejo analizo postavitve dokumenta in proces ekstrakcije metapodatkov. Glede na raziskave o ekstrakciji metapodatkov s pomočjo strojnega učenja lahko sklepamo, da je treba dodatno analizirati orodja in modele strojnega učenja GROBID, CERMINE, XTRACT, BERT, Mask R-CNN in BiLSTM. Na podlagi izkušnjah ekstrakcije metapodatkov iz znanstvene literature je treba prilagoditi modele za ekstrakcijo metapodatkov iz arhivskega gradiva.
Ključne besede:ekstrakcija metapodatkov, strojno učenje, nadzorovano učenje, modeli strojnega učenja, obdelava naravnega jezika
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:01.01.2023
Leto izida:2023
Št. strani:str. 255-269
Številčenje:Letn. 6, št. 2
PID:20.500.12556/DiRROS-31618 Novo okno
UDK:930.25:004.9
ISSN pri članku:2591-0884
DOI:10.54356/MA/2023/VRNY7665 Novo okno
COBISS.SI-ID:181337859 Novo okno
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 3. 1. 2024;
Datum objave v DiRROS:05.08.2026
Število ogledov:34
Število prenosov:18
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Moderna arhivistika : časopis arhivske teorije in prakse
Založnik:Pokrajinski arhiv
ISSN:2591-0884
COBISS.SI-ID:292560384 Novo okno

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Metadata extraction using machine learning
Povzetek:The aim of this paper is to explore metadata extraction techniques using machine learning. The method used was a literature review of the ProQuest, Scopus and Emerald Insight databases. The results showed that machine learning techniques are already well established in the field of metadata extraction from scientific literature. The best results were shown by solutions that combined document layout analysis and metadata extraction processes. Based on the research on metadata extraction using machine learning, it can be concluded that further analysis of the machine learning tools and models GROBID, CERMINE, XTRACT, BERT, Mask R-CNN and BiLSTM is needed. Based on the experience with metadata extraction from scientific literature, the models should be adapted for metadata extraction from archival material.
Ključne besede:metadata extraction, machine learning, supervised learning models, machine learning model, natural language processing


Nazaj