| En/De/Fr/It- (first 9 out of 254 sentences)
[pdf] |
Srpski - (prvih 9 od 254 rečenica)
[pdf]
|
| n1 | ENHANCING SOCIAL NEWS MEDIA IN BULGARIAN WITH NATURAL LANGUAGE PROCESSING | n1 | UNAPREĐIVAnjE DRUŠTVENIH INFORMATIVNIH MEDIJA NA BUGARSKOM PUTEM OBRADE PRIRODNIH JEZIKA |
| n2 | Valentin Zhikov valentin.zhikov@ontotext.com Ontotext AD; Ivelina Nikolova iva@lml.bas.bg IICT, Bulgarian Academy of Sciences and Ontotext AD; Laura Tolosi laura.tolosi@ontotext.com Ontotext AD; Yavor Ivanov yavor@xenium.bg Xenium Ltd.; Borislav Popov borislav.popov@ontotext.com Ontotext AD; Georgi Georgiev georgiev@ontotext.com Ontotext AD | n2 | Valentin Žikov valentin.zhikov@ontotext.com Ontotext AD; Ivelina Nikolova iva@lml.bas.bg Institut za informaciono - komunikacione tehnologije (IICT), Bugarske akademije nauka i Ontotext AD ; Laura Tološ laura.tolosi@ontotext.com Ontotext AD; Javor Ivanov yavor@xenium.bg Xenium Ltd.; Borislav Popov borislav.popov@ontotext.com Ontotext AD; Georgi Georgijev georgiev@ontotext.com Ontotext AD |
| n3 | Abstract | n3 | Apstrakt |
| n4 | In this work we introduce a system based on natural language processing techniques which aim is to enhance social news media in Bulgarian. | n4 | U ovom radu, uvodimo sistem zasnovan na tehnikama obrade prirodnih jezika koje imaju za cilj unapređivanje društvenih informativnih medija na bugarskom. |
| n5 | It solves the task of multi-class, multi-label classification of documents. | n5 | Tim sistemom se rešava zadatak klasifikacije dokumenata sa više klasa i više obeležja. |
| n6 | We apply the algorithms to a collection of media articles from Svejo.net, a popular Bulgarian web resource comprising user-generated content. | n6 | Primenjujemo algoritme na zbirku članaka iz medija objavljenih na sajtu Svejo.net, popularnom bugarskom veb resursu koji obuhvata sadržaje koje kreiraju korisnici. |
| n7 | Our algorithms are one-versus-all classification methods widely used in the computational linguistics community. | n7 | U našim algoritmima se koriste metodi klasifikacije "jedan protiv svih", široko rasprostranjeni u računarskoj lingvistici. |
| n8 | We describe the algorithms, the features employed and we evaluate the impact of the features on the performance of the models. | n8 | Opisujemo algoritme, svojstva koja su upotrebljena i procenjujemo uticaj tih svojstava na delotvornost modela. |
| n9 | Thereby, we show that knowledge about the user and user behavior can greatly improve performance. | n9 | Time pokazujemo da saznanja o korisniku i ponašanju korisnika mogu mnogo da doprinesu poboljšanju učinka. |