DASAST - Documental Archives Systems Augmented by Semantic Tagging

Data inizio
26 settembre 2009
Durata (mesi) 
12
Dipartimenti
Informatica
Responsabili (o referenti locali)
Cristani Matteo

Il progetto si propone di studiare l'impiego di tecniche di data mining in ambito testuale per la generazione di classificatori ed estrattori di informazione automatici. Il committente produce un software di archiviazione automatica di documenti che opera su ogni singolo documento aprendo una finestra operativa dove l'utente specifica la classe di appartenenza ed i dati per il retrieval ed eventualmente il trattamento del documento come sorgente in un archivio digitale. Il processo sopra è compiuto a mano. Il progetto si propone di ideare, implementare e verificare tecniche della derivazione sopra detta che consentano di automatizzare in un numero significativo di casi quanto sopra descritto.

Enti finanziatori:

REAL T s.r.l.
Finanziamento: assegnato e gestito dal Dipartimento
Programma: ART66 - Attività Commerciale

Partecipanti al progetto

Matteo Cristani
Professore associato
Aree di ricerca coinvolte dal progetto
Intelligenza Artificiale
Artificial intelligence

Attività

Strutture

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