http___www.teamnet.ro_hr_teamnet-grupa_istrazivanje-i-razvoj_analiza-misljenja-i-veliki-podaci__1.xml
1.1 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 10.2 11.1 11.2 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1
Opinion Mining & Big Data Opinion Mining & Big Data is a partnership with the University which undertakes to develop applications for complex processing of large texts and other data formats. It addresses the students and postgraduate students of the Faculty of Automatic Control and Computers, Faculty of Mathematics and Computer Science, as well as students attending other faculties who are interested in the suggested research topics. The results obtained during the programme are in fact the grades awarded to them for their Bachelor’s degree or Master’s dissertation papers. The main research topics are related to extracting opinions from Romanian texts, automatic detection of declarations and press releases made by individual persons or companies, as well as to processing public data issued by central or local authorities (e.g. data from the Official Journal, data on public procurement and other data available on the www.data.gov.ro platform). Within the proposed research topics, a large range of technologies specific to the following areas is being used: - Natural Language Processing: lemmatization, POS tagging, affective scores, dependency trees, n-gram models etc. - Information Retrieval: Apache Nutch & Lucene & Solr; - Machine Learning: Weka, Mallet, clustering (STC, Lingo); - NoSQL Database; MongoDB, Neo4j. Publications focused on the topics of this programme: Florea, I.M., Rebedea, T., Chiru, C.G. Parser de dependenţe pentru limba română realizat pe baza parserelor pentru alte limbi romanice/ Dependency Parser for Romanian based on parsers for other Romance languages. Revista Romana de Interactiune Om-Calculator/ Romanian Man-Computer Interaction Magazine 7(1), 1-20, 2014. Zamfirescu, A.N., Rebedea, T.E. Identificarea entităţilor, citatelor şi evenimentelor în ştiri şi texte din Web-ul social în limba română./ Identifying the entities, quotations and events in the news and texts from the social Web. Revista Romana de Interactiune Om-Calculator/ Romanian Man-Computer Interaction azine 6(2Mag), 169-192, 2013. At the moment, we have three major directions regarding the development of applications: - Automated media monitoring: detection of the mentioned entities, opinions and quotations for texts in Romanian - Analysis of public data for specific projects: - Building the Romanian businessmen graph - Bid analysis in Romania - Building the conversational agents which should model o historical, scientific or literary figure - Teamnet - University “Politehnica” of Bucharest – Faculty of Automatic Control and Computers
1.1 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 10.2 10.3 10.4 11.1 11.2 11.3 11.4 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1
Analiza mišljenja i veliki podaci Analiza mišljenja i velikih podataka partnerstvo je sa sveučilištem kojim se nastoje razviti aplikacije za složenu obradu velikih tekstova i drugih oblika podataka. Namijenjen je dodiplomskim i diplomskim studentima Fakulteta automatike i računarstva, Fakulteta Matematike i Informatike, kao i studentima koji pohađaju druge fakultete, a zainteresirani su za predložene istraživačke teme. Rezultati dobiveni tijekom programa su u stvari ocjene dodijeljene studentima za njihove diplomske i magistarske radove. Glavne teme istraživanja povezane su s izvlačenjem mišljenja iz rumunjskih tekstova, automatskim otkrivanjem izjava i objava za javnost pojedinaca ili tvrtki, kao i obrada javnih podataka koje izdaje središnja ili lokalna uprava (npr. podaci iz Službenog lista, podaci o javnoj nabavi i ostali podaci dostupni na platformi www.data.gov.ro). U predloženim istraživačkim temama koristi se čitav niz tehnologija specifičnih za sljedeća područja: - Obrada prirodnih jezika: lematizacija, POS označavanje, afektivni rezultati, stabla ovisnosti, n-gram modeli itd. - Dobivanje informacija: Apache Nutch & Lucene & Solr; - Strojno učenje: Weka, Mallet, clustering (STC, Lingo); - NoSQL Database; MongoDB, Neo4j. Publikacije usredotočene na teme ovog programa: - Florea, I.M., Rebedea, T., Chiru, C.G. Parser de dependenţe pentru limba română realizat pe baza parserelor pentru alte limbi romanice/ Raščlanjivač ovisnosti za rumunjski jezik baziran na raščlanjivačima za druge romanske jezike. Revista Romana de Interactiune Om-Calculator/ Rumunjski časopis za interakciju čovjeka i računala 7(1), 1-20, 2014. (http://rochi.utcluj.ro/rrioc/articole/RRIOC-7-1-Florea.pdf) - Zamfirescu, A.N., Rebedea, T.E. Identificarea entităţilor, citatelor şi evenimentelor în ştiri şi texte din Web-ul social în limba română./ Identifikacija cjelina, citata i događaja u vijestima i tekstovima sa društvenog weba. Revista Romana de Interactiune Om-Calculator/ Rumunjski časopis za interakciju čovjeka i računala 6(2), 169-192, 2013. (http://rochi.utcluj.ro/rrioc/articole/RRIOC-6-2-Zamfirescu.pdf) Trenutno imamo tri glavna smjera za razvoj aplikacija: - Automatizirano nadgledanje medija: detekcija spomenutih cjelina, mišljenja i citata za tekstove na rumunjskom jeziku - Analiza javnih podataka za specifične projekte: - Izrada grafikona rumunjskih poslovnih ljudi - Analiza ponuda u Rumunjskoj - Izgradnja konverzacijskih agenata koji bi trebali modelirati povijesnu, znanstvenu ili književnu ličnost - Teamnet - Sveučilište “Politehnica” u Bukureštu – Fakultet automatike i računarstva