Artykuł naukowy pracowników naszej Katedry pt. „Sentence Embeddings and Semantic Entity Extraction for Identification of Topics of Short Fact-Checked Claims” został opublikowany w otwartym dostępie. Praca opisuje podejście do przypisywania tematów do twierdzeń weryfikowanych przez agencje fact-checkingowe.
Temat: DBpedia
DBpedia to projekt mający na celu wydobywanie strukturalnych informacji z Wikipedii i udostępnianie ich w postaci zorganizowanej bazy danych, która jest dostępna w internecie. DBpedia umożliwia użytkownikom wykonywanie złożonych zapytań i analiz na danych pochodzących z Wikipedii. DBpedia może być wykorzystywana do wzbogacania analiz danych, integracji różnych źródeł informacji oraz budowania bardziej zaawansowanych systemów informacyjnych.
Automatyczna ocena jakości artykułów wielojęzycznej Wikipedii oraz identyfikacja istotnych źródeł jej informacji w różnych tematach
Na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu odbyło się otwarte seminarium naukowe Instytutu Informatyki i Ekonomii Ilościowej pt. „Automatyczna ocena jakości artykułów wielojęzycznej Wikipedii oraz identyfikacja istotnych źródeł jej informacji w różnych tematach”. Podczas seminarium dr Włodzimierz Lewoniewski omówił metody oraz narzędzia wykorzystywane do analizy i oceny treści w popularnej wielojęzycznej encyklopedii oraz sposobów identyfikacji i oceny źródeł informacji.
ACADEMIA: Jak oceniać treści z Wikipedii?
W najnowszym numerze czasopisma ACADEMIA został opublikowany artykuł na temat automatyzacji procesu oceny jakości treści w wielojęzycznej Wikipedii. W ramach pracy zostały pokrótce przedstawione wady i zalety otwartego charakteru tej encyklopedii, różnice w systemach ocen jakości oraz wyróżnień dla artykułów Wikipedii pomiędzy wersjami językowymi, kwestie związane z oceną wiarygodności źródeł informacji.
Naukowe źródła informacji w artykułach Wikipedii w różnych tematach i językach
Wyniki badań naukowych pracowników naszej Katedry zostały opublikowane w czasopiśmie „Procedia Computer Science” wydawnictwa Elsevier na stronie ScienceDirect. W ramach pracy zostały przeanalizowane setki milionów przypisów artykułów Wikipedii z różnych wersji językowych w celu identyfikacji naukowych źródeł informacji. Dodatkowo artykuły Wikipedii zostały podzielone na różne tematy przy użyciu informacji z projektów Wikipedii oraz opierając się na semantyczne bazy wiedzy – Wikidane i DBpedia.
Seminarium na Uniwersytecie Tufts
Początek roku akademickiego w Stanach Zjednoczonych zbiegł się z wystąpieniem dra Włodzimierza Lewoniewskiego na Uniwersytecie Tufts. W ramach seminarium dyskusyjnego omówione zostały kwestie związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz wielkich zbiorów otwartych danych do automatyzacji procesu oceny jakości artykułów Wikipedii oraz jej źródeł informacji w różnych wersjach językowych.
Wystąpienie na konferencji KES 2023
Podczas międzynarodowej konferencji KES 2023 (27th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems) zostały przedstawione wyniki badań na temat wykorzystania naukowych źródeł informacji w wielojęzycznej Wikipedii w różnych tematach. Tegoroczna edycja konferencji KES została zorganizowana w Atenach (Grecja) w dniach 6-8 września w trybie hybrydowym.
Firmy w wielojęzycznej Wikipedii: jakość artykułów oraz ważne źródła informacji
Praca naukowa pracowników naszej Katedry została opublikowana w monografii „Information Technology for Management: Approaches to Improving Business and Society” wydanej przez wydawnictwo Springer. Badania dotyczą automatycznej oceny jakości artykułów Wikipedii oraz wiarygodności źródeł informacji na temat firm w różnych językach.
Identyfikowanie wiarygodnych źródeł informacji o firmach w wielojęzycznej Wikipedii
Na stronie wydawnictwa IEEE została opublikowana praca naukowa na temat automatycznej identyfikacji wiarygodnych źródeł informacji o firmach w wielojęzycznej Wikipedii. Przedstawione w ramach publikacji modele oceny źródeł informacji mogą pomóc użytkownikom Internetu w poszukiwaniu wartościowych źródeł informacji na temat firm za pomocą otwartych danych z Wikipedii, DBpedii oraz Wikidanych.
Wystąpienie na konferencji FedCSIS 2022
Podczas międzynarodowej konferencji FedCSIS 2022 (17th Conference on Computer Science and Intelligence Systems) zostały przedstawione wyniki badań naukowych pracowników naszej katedry na temat automatycznej oceny wiarygodności źródeł informacji o firmach w wielojęzycznej Wikipedii. Tegoroczna edycja konferencji FedCSIS została zorganizowana w Sofii (Bułgaria) w dniach 4-7 września w trybie hybrydowym.