Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Statistika
Obvestila
Kontakti
Prijava
Izpis gradiva
A+
|
A-
|
|
SLO
|
ENG
Naslov:
Transforming archival description into semantically enriched form using machine learning
Avtorji:
ID
Sabadin, Ivančica
(
Avtor
)
Datoteke:
https://journal.almamater.si/index.php/atlantiplus/issue/view/51/41
Sabadin_Ivancica.pdf
(6,40 MB)
MD5: 6C0B11CC4251FF9E9487E703EB5A6AED
Jezik:
Angleški jezik
Vrsta gradiva:
Neznano
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
UAMEU - Univerza Alma Mater Europaea
Opis:
Purpose: The purpose of this paper is to determine if it is possible to transform the archival description in the relational database into an ontology with a ma-chine learning algorithm. Method/approach: The research will be based on the CRISP-ML(Q) method. The following steps will be carried out: Business and data understanding; Data preparation; Modelling and Evaluation.Results: After the transformation of the archival description, the Random Forest classification was used to predict the predicate in the semantic triplets. The re-sults obtained were: precision: 86.1% and accuracy: 96.5%.Conclusions / findings: Based on the results, we can conclude that the hypoth-esis was confirmed and that the machine learning algorithms are suitable for transforming the archival description in a structured form into an ontology.
Ključne besede:
archival description
,
semantical enrichment
,
machine learning
,
RiC-O ontology
,
KNIME
Datum objave:
01.01.2025
Leto izida:
2025
Št. strani:
Str. 45-69
Številčenje:
[Vol.] 35, [no.] 1
PID:
20.500.12556/ReVIS-14124
UDK:
930.25:004(4)
ISSN pri članku:
2670-4560
COBISS.SI-ID:
250077443
Datum objave v ReVIS:
01.07.2026
Število ogledov:
52
Število prenosov:
0
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Gradivo je del revije
Naslov:
Atlanti + : international scientific review for contemporary archival theory and practice
Založnik:
International Institute for Archival Science, Alma Mater Europaea - European Center Maribor
ISSN:
2670-4560
COBISS.SI-ID:
299197440
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
arhivski opis
,
semantična obogatitev
,
strojno učenje
,
RiC-O ontologija
,
KNIME
Nazaj