DeepText: Intelligente Textanalyse mit Deep Learning
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.
Eckdaten
Projektleitung
Stellv. Projektleitung
Projektteam
Dominic Egger, Prof. Dr. Thilo Stadelmann
Projektpartner
World Vision; Universität Basel / Universitätsbibliothek Basel; Supertext AG; SpinningBytes AG
Projektstatus
abgeschlossen, 09/2016 - 02/2018
Institut/Zentrum
Institut für Informatik (InIT); Centre for Artificial Intelligence (CAI)
Drittmittelgeber
KTI
Projektvolumen
520'000 CHF
Publikationen
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Leveraging large amounts of weakly supervised data for multi-language sentiment classification
2024 Deriu, Jan Milan; Lucchi, Aurelien; De Luca, Valeria; Severyn, Aliaksei; Müller, Simone; Cieliebak, Mark; Hofmann, Thomas; Jaggi, Martin
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SwissAlps at SemEval-2017 Task 3 : attention-based convolutional neural network for community question answering
2024 Deriu, Jan Milan; Cieliebak, Mark
