Vektori značenja reči (eng. “word embeddings”) u domenu poljoprivrede su kreirani korišćenjem 134 241 rečenica dobijenih iz tekstova i vesti publikovanih sa tri sajta – servisa namenjnih poloprivrednoj proizvodnji u R. Srbiji: Agromedia.rs, Agroklub.rs i PSS Vojvodina. Cilj je da se kolekcija tekstova, kao i rečenica uskoro proširi novim izvorima.
Sve rečenice su označene kao deo govora i lematizovane, uz uklanjanje svih ne-alfanumeričkih znakova. Koncepti bigrama otkriveni su metodom Normalized Pointwise Mutual Information.
Za kreiranje vektora značenja reči, primenjena je arhitektura neuronske mreže Skip-gram koristeći veličinu konteksta 10, veličinu vektora 300, minimalnu učestalost reči 3 i 10 iteracija treninga. Konačni rečnik sadrži 44 056 pojmova unigrama i bigrama (vektori u semantičkom prostoru). Ovde nudimo tri usluge: pronađite slične reči, pronađite reč koja se ne uklapa u zadatoj listi i pronađite analogiju tipa A do B poput C do?.
Na veb sajtu http://ml4web.grf.bg.ac.rs/ biće izloženi glavni rezultati istraživanja vezanih za NLP servise u domenu poljoprivrede. Pored toga, nekoliko NLP servisa će biti dostupno posetiocima serivisa u cilju eksperimentisanja i ocene rada servisa. To su vektori značenja poljoprivrednih reči, klasifikacija teksta s obzirom na različite poljoprivredne dimenzije, prepoznavanje imenovanih entiteta itd. Sve usluge podrazumevaju unos teksta na srpskom jeziku (i na ćirilici i na latinici).
U okviru konferencije za primenjenu veštačku inteligenciju održane u Kragujevcu prezentovan je rad:
M. Kovacevic, P. Burasc, B. Bajat, M. Kilibarda , AI in Agriculture, 11st Serbian International Conference on Applied Artificial Intelligence (SICAAI)
Milan Kilibarda i Ognjen Antonijević su učestvovali u istraživanju publikovanom pod naslovom “A spatiotemporal ensemble Machine Learning framework for generating land use/land cover time-series maps for Europe (2000–2019) based on LUCAS, CORINE and GLAD Landsat” koje je usko vezano za ciljeve CERES projekta.
Istraživači sa projekta CERES su učestvovali na konferenciji Open Data Science Europe workshop 2022. U okviru konrerencije Milan Kilibarda je održao predavanje na temu “Introduction to Web Mapping Services”
U okviru projekta CERES publikovan je rad na temu transfera znanja mašinskog učenja za proračun organskog ugljenika u zemljištu kada su poznati drugi fizički i hemijski parametri.
Terms of use
Privacy Policy
