Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Exploration of medieval manuscripts through keyword spotting in the MENS project
Department of American Studies, University of Innsbruck, Austria.
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap. Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano, Italy.ORCID-id: 0000-0001-5174-9693
Department of American Studies, University of Innsbruck, Austria.
Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano, Italy.
Visa övriga samt affilieringar
2023 (Engelska)Ingår i: Proceedings of the AIxIA 2023 discussion papers (AIxIA 2023 DP), Rome, Italy, November 6-9, 2023 / [ed] Roberto Basili; Domenico Lembo; Carla Limongelli; AndreA Orlandini, CEUR-WS , 2023, s. 67-74Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

In-depth searching for specific content in medieval manuscripts requires labor-intensive, hence time-consuming manual manuscript screening. Using existing IT tools to carry out this task has not been possible, since state-of-the-art keyword spotting lacks the necessary metaknowledge or larger ontology that scholars intuitively apply in their investigations. This problem is being addressed in the “Research Südtirol/Alto Adige” 2019 project “MENS – Medieval Explorations in Neuro-Science (1050–1450): Ontology-Based Keyword Spotting in Manuscript Scans,” whose goal is to build a paradigmatic case study for compiling and subsequent screening of large collections of manuscript scans by using AI techniques for natural language processing and data management based on formal ontologies. We report here on the ongoing work and the results achieved so far in the MENS project.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
CEUR-WS , 2023. s. 67-74
Serie
CEUR Workshop Proceedings, ISSN 1613-0073 ; 3537
Nyckelord [en]
keyword spotting, medieval brain anatomy, medieval manuscripts, named entity recognition, ontologies, physiology
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Datorsystem
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-217345Scopus ID: 2-s2.0-85177613877OAI: oai:DiVA.org:umu-217345DiVA, id: diva2:1816773
Konferens
22nd International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, AIxIA 2023 DP 2023, Rome, November 6-9, 2023
Forskningsfinansiär
Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP)Tillgänglig från: 2023-12-04 Skapad: 2023-12-04 Senast uppdaterad: 2023-12-04Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(845 kB)83 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 845 kBChecksumma SHA-512
c35e17ae3894c42c71d14800b67e5629ecffc210e1fcd70722f79756ef3775032998e2d810fc9e81c95462a29c68e489abad3d551320cceb18a41aa4d55fa000
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

ScopusPublisher's full text

Person

Calvanese, Diego

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Calvanese, Diego
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)Datorsystem

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 83 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 476 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf