Wykaz publikacji wybranego autora

Aleksander Smywiński-Pohl, dr inż.

adiunkt

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / informatyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6684-0748 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 56458843500

PBN: 5e709319878c28a0473a2c70

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Application of morphosyntactic and class-based language models in automatic speech recognition of Polish / Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Bartosz ZIÓŁKO // International Journal on Artificial Intelligence Tools ; ISSN 0218-2130. — 2016 vol. 25 no. 2 art. no. 1650006, s. 1650006-1–1650006-24. — Bibliogr. s. 1650006-22–1650006-24. — Publikacja dostępna online od: 2016-04-22. — Dod. afiliacja autorów: Jagiellonian University

  • keywords: automatic speech recognition, ASR, word clustering, reranking, morphosyntactic language model, class-based language model

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/S0218213016500068

2
  • Comparison of SVM and ontology-based text classification methods / Krzysztof WRÓBEL, Maciej WIELGOSZ, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Marcin PIETROŃ // W: Artificial intelligence and soft computing : 15th international conference, ICAISC 2016 : Zakopane, Poland, June 12–16, 2016 : proceedings, Pt. 1 / eds. Leszek Rutkowski, [et al.]. — Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 9692. Lecture Notes in Artificial Intelligence). — ISBN: 978-3-319-39377-3 ; e-ISBN: 978-3-319-39378-0. — S. 667–680. — Bibliogr. s. 679–680, Abstr.. — Toż na Dysku Flash. — K. Wróbel - afiliacja: Uniwersytet Jagiellońki, A. Smywiński-Pohl – dod. afiliacja: Jagiellonian University

  • keywords: support vector machine, Vector Space Model, Wikipedia, text classification, ontology-based methods

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-39378-0_57