PARLEN: uno strumento modulare per l’analisi di articoli e il riconoscimento di entità

De Luca, Gabriele (2016) PARLEN: uno strumento modulare per l’analisi di articoli e il riconoscimento di entità. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [L-DM270]
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Abstract

La tesi descrive PARLEN, uno strumento che permette l'analisi di articoli, l'estrazione e il riconoscimento delle entità - ad esempio persone, istituzioni, città - e il collegamento delle stesse a risorse online. PARLEN è inoltre in grado di pubblicare i dati estratti in un dataset basato su principi e tecnologie del Semantic Web.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
De Luca, Gabriele
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
scraping,semantic-web,nodejs,linked-open-data,repubblica,opener-project,rdf
Data di discussione della Tesi
13 Luglio 2016
URI

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