Detail projektu
semANT - Sémantický průzkumník textového kulturního dědictví
Období řešení: 1. 3. 2023 - 31. 12. 2027
Typ projektu: grant
Kód: DH23P03OVV060
Agentura: Ministerstvo kultury České republiky
Program: NAKI III program na podporu aplikovaného výzkumu v oblasti národní a kulturní identity na léta 2023 až 2030
digitální knihovna, identifikace tématu, vyhledávání sémantických dokumentů, průzkum obsahu, vizualizace obsahu
Hlavním cílem tohoto projektu je proto zlepšit možnosti vyhledávání ve fulltextové reprezentaci digitalizovaných dokumentů na úrovni významu textu a možnosti přirozené navigace mezi tématicky podobnými dokumenty. Uživatelům poskytneme fulltextové vyhledávání rozšířené o pochopení významu dotazů, možnost vyhledávat podle částí textu (například odstavců) s možností specifikovat současně téma, které ho v daném textu zajímá. Systém bude pracovat s automaticky identifikovanými tématy, ale umožní uživatelům definovat vlastní témata na základě příkladů z textů.
Beneš Karel, Ing. (UPGM FIT VUT)
Dočekal Martin, Ing. (UPGM FIT VUT)
Fajčík Martin, Ing. (UPGM FIT VUT)
Kavalová Radka, Mgr. (VCIT FIT VUT)
Kišš Martin, Ing. (UPGM FIT VUT)
Kohút Jan, Ing. (UPGM FIT VUT)
Lampa Petr, Ing. (CVT FIT VUT)
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
2023
- KOHÚT Jan a HRADIŠ Michal. Finetuning Is a Surprisingly Effective Domain Adaptation Baseline in Handwriting Recognition. In: Document Analysis and Recognition - ICDAR 2023. Lecture Notes in Computer Science, roč. 14190. San José: Springer Nature Switzerland AG, 2023, s. 269-286. ISBN 978-3-031-41684-2. ISSN 0302-9743. Detail
2023
- Systém pro analýzu struktury dokumentů, software, 2023
Autoři: Kostelník Martin, Beneš Karel, Hradiš Michal, Vaško Marek Detail