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
  • Data augmentation for sentiment analysis in English – the online approach / Michał JUNGIEWICZ, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL // W: Artificial neural networks and machine learning - ICANN 2020 : 29th International Conference on Artificial Neural Networks : Bratislava, Slovakia, September 15–18, 2020 : proceedings, Pt. 2 / eds. Igor Farkaš, Paolo Masulli, Stefan Wermter. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12397. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-61615-1 ; e-ISBN: 978-3-030-61616-8. — S. 584–595. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-10-14

    orcid iD
  • keywords: neural networks, natural language processing, sentiment classification, data augmentation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-61616-8_47

2
  • Towards automatic points of interest matching / Mateusz PIECH, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Robert MARCJAN, Leszek SIWIK // ISPRS International Journal of Geo-Information [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2220-9964. — 2020 vol. 9 iss. 5 art. no. 291, s. 1–29. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 28–29, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-05-01. — tekst: https://www.mdpi.com/2220-9964/9/5/291

    orcid iD
  • keywords: machine learning, OpenStreetMap, classification algorithms, geospatial data, similarity metrics, data matching, Foursquare, Yelp, Facebook Places, Points of Interest, POIs

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/ijgi9050291