PV030 Textual Information Systems
|
|
|
- Milada Zemanová
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 PV030 Textual Information Systems Petr Sojka Faculty of Informatics Masaryk University, Brno Spring 2009 Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
2 Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
3 Osnova(Týden sedmý) Exkurs do počítačové lingvistiky. Korpusová lingvistika jako příklad TIS. Vyhledávací metody s předzpracování textu i vzorku(dotazu). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
4 Osnova(Týden sedmý) Exkurs do počítačové lingvistiky. Korpusová lingvistika jako příklad TIS. Vyhledávací metody s předzpracování textu i vzorku(dotazu). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
5 Osnova(Týden sedmý) Exkurs do počítačové lingvistiky. Korpusová lingvistika jako příklad TIS. Vyhledávací metody s předzpracování textu i vzorku(dotazu). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
6 Vytváření rejstříku lemmatizace Využití morfologie při vytváření slovníku kmen/ kořen slova (učit, uč); program ajka (abin), příklady; technika vzorů pro určení kmene. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
7 Vytváření rejstříku tezaurus Tezaurus slovník, obsahující hierarchické a asociativní vztahy a vztahy ekvivalence mezi jednotlivými termíny. Vazby mezi termíny/lemmaty: synonyna vazba na standardní termín (viz); vazba na příbuzný termín(viz také); RT related term; vazba na obecnější termín; BT broader term; vazbanaužšítermín; NT narrowerterm; hyperonyma (auto:dopravní prostředek); hyponyma (pták:sojka); meronymum (dveře:zámek); holonyma (ruka:tělo); antonyma (dobrý:zlý). Pes/Fík, Havel/president Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
8 Konstrukce tezauru ručně/ poloautomatizovaně heuristiky konstrukce tezauru: hierarchická struktura/y tezauru oborové tezaury, sémantika závislá kontextově(př. pole, strom v informatice) sdružování termínů s podobnou frekvencí vyloučení termínů s vysokou frekvencí šíře aplikací tezauru a lemmatizátoru: kromě indexování spelování, základ pro grammar checker, plnotextové vyhledávání. projekty WORDNET, EUROWORDNET module add wordnet; wn wn faculty -over -simsn -coorn Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
9 Hierarchický tezaurus Vytváření znalostní báze pro přesné vyhodnocení relevance dokumentů. topic zpracování sémantických map termínů. Visual Thesaurus Tovek Tools, Verity. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
10 Hierarchický tezaurus Vytváření znalostní báze pro přesné vyhodnocení relevance dokumentů. topic zpracování sémantických map termínů. Visual Thesaurus Tovek Tools, Verity. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
11 Hierarchický tezaurus Vytváření znalostní báze pro přesné vyhodnocení relevance dokumentů. topic zpracování sémantických map termínů. Visual Thesaurus Tovek Tools, Verity. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
12 Tokenization Phrase queries Part I Exkurs do počítačové lingvistiky Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
13 Tokenization Phrase queries Tokenization Phrase queries Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
14 Počítačová lingvistika Tokenization Phrase queries vyhledávání řetězců slova jsou řetězce písmen. slovotvorba morfologická analýza. gramatika (CFG, DFG) syntaktická analýza. význam vět(til) sémantická analýza. kontext pragmatická analýza. plné porozumění a schopnost komunikace informace. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
15 Tokenization Phrase queries Corpus Query Procesor základní dotazy,,havel ; 45: Český prezident Václav <Havel> se včera na 89: jak řekl Václav <Havel>, každý občan 248: více než rokem <Havel> řekl Pravda vítězí regulární výrazy,,pravda pravda ;,,(P p)ravda ;,,(P p)ravd[a,u,o,y] ;,,pravd.* ;,,pravd.+ ;,,post?el ; posloupnost slov,,prezident(a u),,havl(a ovi) ;,,a tak ;,,prezident ;[]*,,Havel ;,,prezident (,,republiky,,vaclav )?,,Havel ; Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
16 Corpus Query Procesor Tokenization Phrase queries dotazy na poziˇcní atributy [word =,,Havel ]; [lemma =,,prezident ][]*[lemma =,,Havel ];...ženu prezidentahavla... [lemma =,,hnát ][][lemma =,,Havel ]; [word =,,žen(u eme) &lemma!=,,žena ]; I...or!... not nˇekteré další moˇznosti [lemma =,,prezident ][]*[lemma =,,Havel ] withins;...10, 3 s [lemma =,,Havel ] within 20 </s>,,pravda <s>a:[word=,,žena Muž Člověk ][]*[lemma = a.lemma] Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
17 Tokenization Phrase queries Rub a líc relevantního vyhledávání Velká výpočetní síla dnešních počítačů umožňuje: efektivní uložení velkého objemu textových dat(komprese, indexování); efektivní vyhledávání textových řetězců. To všechno využije člověk sedící za počítačem, aby z takto zpracovaných textů získal informace, které ho zajímají. Opravdu? Example: V textové databázi je uloženo několik posledních ročníků denního tisku. Rád bych získal informace o prezidentu Václavu Havlovi. a/>havel b/>přesnější dotazy c/ Počítač člověk + = hodnotné (výpočetní síla) (inteligence) informace Cílemvšech je + čas + peníze přenést conejvětšíčást inteligence(času, peněz,...) napočítač. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
18 Tokenization Phrase queries Rub a líc relevantního vyhledávání informace ideál ideálů ne Vyhledávání pragmatická analýza kontext ne informací Spravný semantická význam analýza vět TIL v začátcích Kontrola překlad syntaktická gramatika částečně pravopisu analýza CFG, DCG morfologická slovotvorba analýza lemma ano Kontrola Překlad jedn. slova jsou řetězce písmen řetězců vyhledávání ano Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
19 Tokenization Phrase queries Rub a líc získávání informací z přirozeného jazyka Víme opravdu, co je informace obsažená v textu v přirozeném jazyce? František Novák váží 100 kg. RDB objekt vlastnost hodnota atribut1, atribut2,... František Novák má rád pivo.? klíč hodnota František Novák má rád ր Janu Novotnou F. N. je starýpoctivec.? Jaro propuklo v plné síle. Slova přirozeného jazyka označují objekty, jejich vlastnosti a vztahy mezi nimi. Na slova a věty je možné pohlížet také jako na,,funkce svého druhu, definované významem. Textovou informaci (konkrétní objekty o nichž hovoříme, pragmatické informace,...) lzepakchápat jako,,výpočet těchtofunkcí. Tentovýpočetje pro nejednoznačnost často nepřesný nebo nemožný. Muž, který vystoupil na nejvyšší českou osmitisícovku, je můj vnuk. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
20 Korpusová lingvistika Tokenization Phrase queries Korpus: elektronická kolekce textů, často indexovaná lingvistickými značkami. Korpus jako textový informační systém: korpusová lingvistika. BNC, PennTreebank,DESAM, PNK,...;rozsahyřád milionůaž miliard pozic(slov), speciální metody nutné. Korpusové manažery CQP, GCQP, Manatee/Bonito, Vnitřní architektura a implementace korpusu. see [MAR]. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
21 Tokenization Phrase queries Co je korpus? Definition: Korpus je rozsáhlý, vnitřně strukturovaný ucelený soubor textů v přirozeném jazyce elektronicky uložený a zpracovatelný. Indiánské jazyky nemají písmo pro nalezení gramatiky potřeba nejprve sepsat mluvené slovo korpusvu. S.A.(Kučera, Francis) slov. Noam Chomsky odmítá korpusy. Dnes masové rozšíření. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
22 Tokenization Phrase queries Co je korpus? Definition: Korpus je rozsáhlý, vnitřně strukturovaný ucelený soubor textů v přirozeném jazyce elektronicky uložený a zpracovatelný. Indiánské jazyky nemají písmo pro nalezení gramatiky potřeba nejprve sepsat mluvené slovo korpusvu. S.A.(Kučera, Francis) slov. Noam Chomsky odmítá korpusy. Dnes masové rozšíření. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
23 Tokenization Phrase queries Co je korpus? Definition: Korpus je rozsáhlý, vnitřně strukturovaný ucelený soubor textů v přirozeném jazyce elektronicky uložený a zpracovatelný. Indiánské jazyky nemají písmo pro nalezení gramatiky potřeba nejprve sepsat mluvené slovo korpusvu. S.A.(Kučera, Francis) slov. Noam Chomsky odmítá korpusy. Dnes masové rozšíření. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
24 Tokenization Phrase queries Co je korpus? Definition: Korpus je rozsáhlý, vnitřně strukturovaný ucelený soubor textů v přirozeném jazyce elektronicky uložený a zpracovatelný. Indiánské jazyky nemají písmo pro nalezení gramatiky potřeba nejprve sepsat mluvené slovo korpusvu. S.A.(Kučera, Francis) slov. Noam Chomsky odmítá korpusy. Dnes masové rozšíření. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
25 Korpusy na FI Tokenization Phrase queries WWW stránka Pavla Rychlého ( PARY) odkaz na základní informace. Bonito, Manatee. IMS CORPUS WORKBENCH sada nástrojů pro efektivní kódování, reprezentaci a dotazování nad velkými textovými soubory. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
26 Logický pohled na korpus Tokenization Phrase queries Posloupnost slov na očíslovaných pozicích (první slovo, n-té slovo), kterým jsou přidány znaˇcky (přidávání značek nazývané znaˇckování korpusu). Značky nesou morfologické, gramatické a libovolné další údaje o daném slovu. To vede k obecnějšímu pojmu poziˇcních atributů, které jsou nejdůležitější značkovací typ. Atributy z této třídy mají hodnotu (řetězec) na každé korpusové pozici. Na každou z nich je navázáno jedno slovo textu jako základní a poziční atribut word. Kromě tohoto atributu mohou být s každou pozicí svázány další poziční atributy libovolného textu představující morfologické a jiné značky. Strukturální atributy věty, odstavce, nadpis, článek, SGML. POS2 POS1 LEMMA WORD český Českého prezident prezidenta vaclav Václava havel Havla dnes dnes Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
27 Logický pohled na korpus Tokenization Phrase queries Posloupnost slov na očíslovaných pozicích (první slovo, n-té slovo), kterým jsou přidány znaˇcky (přidávání značek nazývané znaˇckování korpusu). Značky nesou morfologické, gramatické a libovolné další údaje o daném slovu. To vede k obecnějšímu pojmu poziˇcních atributů, které jsou nejdůležitější značkovací typ. Atributy z této třídy mají hodnotu (řetězec) na každé korpusové pozici. Na každou z nich je navázáno jedno slovo textu jako základní a poziční atribut word. Kromě tohoto atributu mohou být s každou pozicí svázány další poziční atributy libovolného textu představující morfologické a jiné značky. Strukturální atributy věty, odstavce, nadpis, článek, SGML. POS2 POS1 LEMMA WORD český Českého prezident prezidenta vaclav Václava havel Havla dnes dnes Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
28 Logický pohled na korpus Tokenization Phrase queries Posloupnost slov na očíslovaných pozicích (první slovo, n-té slovo), kterým jsou přidány znaˇcky (přidávání značek nazývané znaˇckování korpusu). Značky nesou morfologické, gramatické a libovolné další údaje o daném slovu. To vede k obecnějšímu pojmu poziˇcních atributů, které jsou nejdůležitější značkovací typ. Atributy z této třídy mají hodnotu (řetězec) na každé korpusové pozici. Na každou z nich je navázáno jedno slovo textu jako základní a poziční atribut word. Kromě tohoto atributu mohou být s každou pozicí svázány další poziční atributy libovolného textu představující morfologické a jiné značky. Strukturální atributy věty, odstavce, nadpis, článek, SGML. POS2 POS1 LEMMA WORD český Českého prezident prezidenta vaclav Václava havel Havla dnes dnes Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
29 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu Dva klíčové pojmy interní reprezentace pozičních atributů jsou: Jednotná reprezentace: položky jsou pro všechny atributy zakódovány jako čísla typu integer, kde stejné hodnoty mají stejný číselný kód. Posloupnost položek je pak reprezentována jako posloupnost integerů. Interní reprezentací atributu word (stejně jako každého jiného poz. atributu) je array(0..p-1) of Integer,kdepje počet pozicvkorpusu. Invertovaný soubor: pro posloupnost čísel reprezentující posloupnost hodnot daného atributu je vytvořen invertovaný soubor. Tento soubor pro každou hodnotu(lépe kód hodnoty) obsahuje množinu výskytů položky v pozičním atributu. Inverzní soubor je potřebný pro vyhledávání, protože přímo ukazuje množinu výskytů dané položky, výskyty pak mohou být počítány v jednom kroku. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
30 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu Dva klíčové pojmy interní reprezentace pozičních atributů jsou: Jednotná reprezentace: položky jsou pro všechny atributy zakódovány jako čísla typu integer, kde stejné hodnoty mají stejný číselný kód. Posloupnost položek je pak reprezentována jako posloupnost integerů. Interní reprezentací atributu word (stejně jako každého jiného poz. atributu) je array(0..p-1) of Integer,kdepje počet pozicvkorpusu. Invertovaný soubor: pro posloupnost čísel reprezentující posloupnost hodnot daného atributu je vytvořen invertovaný soubor. Tento soubor pro každou hodnotu(lépe kód hodnoty) obsahuje množinu výskytů položky v pozičním atributu. Inverzní soubor je potřebný pro vyhledávání, protože přímo ukazuje množinu výskytů dané položky, výskyty pak mohou být počítány v jednom kroku. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
31 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu (pokr.) Soubor se zakódovanými hodnotami atributu i inverzní soubor mají pomocné indexové soubory. Pro soubor se zakódovanými hodnotami: První datovou strukturou je seznam poloˇzek či,,lexikon : ten obsahuje množinu rozdílných hodnot. Interně se jedná o množinu řetězců vyskytujících se v posloupnosti položek, kde znak Null (osmičkové 000) je vložen za každé slovo. Seznam položek už definuje kód pro každou položku, protože předpokládáme, že první položkavseznamumá kód0,následující 1 atd. Pro vyhledávání řetězce v našem seznamu je užitečné mít index na pozici zaˇcátku ˇretˇezce v tomto souboru. Tento index pro každý kód položky dává konverzi z kódu položky na relativní adresu (v bytech)vseznamupoložek... Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
32 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu (pokr.) Soubor se zakódovanými hodnotami atributu i inverzní soubor mají pomocné indexové soubory. Pro soubor se zakódovanými hodnotami: První datovou strukturou je seznam poloˇzek či,,lexikon : ten obsahuje množinu rozdílných hodnot. Interně se jedná o množinu řetězců vyskytujících se v posloupnosti položek, kde znak Null (osmičkové 000) je vložen za každé slovo. Seznam položek už definuje kód pro každou položku, protože předpokládáme, že první položkavseznamumá kód0,následující 1 atd. Pro vyhledávání řetězce v našem seznamu je užitečné mít index na pozici zaˇcátku ˇretˇezce v tomto souboru. Tento index pro každý kód položky dává konverzi z kódu položky na relativní adresu (v bytech)vseznamupoložek... Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
33 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu (pokr.) Pro invertovaný soubor existují tři datové struktury: První je samostatný invertovaný soubor, který obsahuje množinu korpusových pozic. Druhýje index dotohotosouboru. Tentoindexvrací prokaždýkód položky vstupní bod náležící výskytu v inverzním souboru. Třetí je tabulka frekvence kódu položek, která dává pro každý kód položky číslo výskytu kódu v korpusu(které je samozřejmě stejné jako velikost množiny výskytů). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
34 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu (pokr.) Pro invertovaný soubor existují tři datové struktury: První je samostatný invertovaný soubor, který obsahuje množinu korpusových pozic. Druhýje index dotohotosouboru. Tentoindexvrací prokaždýkód položky vstupní bod náležící výskytu v inverzním souboru. Třetí je tabulka frekvence kódu položek, která dává pro každý kód položky číslo výskytu kódu v korpusu(které je samozřejmě stejné jako velikost množiny výskytů). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
35 Tokenization Phrase queries Vnitřní architektura korpusu (pokr.) Pro invertovaný soubor existují tři datové struktury: První je samostatný invertovaný soubor, který obsahuje množinu korpusových pozic. Druhýje index dotohotosouboru. Tentoindexvrací prokaždýkód položky vstupní bod náležící výskytu v inverzním souboru. Třetí je tabulka frekvence kódu položek, která dává pro každý kód položky číslo výskytu kódu v korpusu(které je samozřejmě stejné jako velikost množiny výskytů). Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
36
37
38
39
40
41 Tokenization Tokenization Phrase queries Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
42 Tokenization Phrase queries Definitions Word Astring ofcharacters as it appearsin thetext. Term A normalized word (case, morphology, spelling etc); an equivalence class of words. Token Aninstanceofaword or termoccurringin adocument. Type Aclass ofall tokenscontainingthesame character sequence. Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
43
44
45
46
47
48 Arabic script example Tokenization Phrase queries ك ت ا ب آ ت اب un b ā t i k /kitābun/ a book Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62 Tokenization Phrase queries Does stemming improve effectiveness? In general, stemming increases effectiveness for some queries, and decreases effectiveness for others. Examples: operational AND research, operating AND system, operative AND dentistry Porter Stemmer equivalence class ( oper ): operate operating operates operation operative operatives operational Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
63
64
65 Tokenization Phrase queries Faster postings mergers: Skip pointers Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
66
67
68
69
70
71 Phrase queries Tokenization Phrase queries Đ Ý Petr Sojka PV030 Textual Information Systems
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
PV030 Textual Information Systems
Faculty of Informatics Masaryk University, Brno Spring 2010 Osnova(Týden sedmý) Exkurs do počítačové lingvistiky. Korpusová lingvistika jako příklad TIS. Vyhledávací metody s předzpracování textu i vzorku(dotazu).
Korpusová lingvistika 2. Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. CJBB105
Korpusová lingvistika 2 Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. CJBB105 Vývoj korpusové lingvistiky raná korpusová lingvistika, počítačová lexikografie, frekvenční studie (90. léta 19. st. 50. léta 20. st.) předěl
Korpusová lingvistika a počítačová lexikografie. Od 60. let 20. st.
Korpusová lingvistika a počítačová Od 60. let 20. st. Raná korpusová lingvistika (konec 19. st 50. léta 20. st., Early corpus linguistics) strukturalistická tradice, americký deskriptivismus, metody založené
NLP & strojové učení
NLP & strojové učení Miloslav Konopík 2. dubna 2013 1 Úvodní informace 2 Jak na to? Miloslav Konopík () NLP & strojové učení 2. dubna 2013 1 / 13 Co je to NLP? NLP = Natural Language Processing (zpracování
PLIN041 Vývoj počítačové lingvistiky. Korpusová lingvistika v ČR Počítačová lingvistika v ČR Brno. Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D.
PLIN041 Vývoj počítačové lingvistiky Korpusová lingvistika v ČR Počítačová lingvistika v ČR Brno Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. Korpusová lingvistika v ČR lexikografické počátky 1988 Iniciativní skupina pro
Big data ukážou mapu, TOVEK řekne kudy jít
Řešení pro Competitive Intelligence Big data ukážou mapu, TOVEK řekne kudy jít Tomáš Vejlupek President Tovek 6.11.2015, VŠE Praha TOVEK, spol. s r.o. Výsledek zpracování BIG DATA Jaké cesty k cíli mohu
Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky
Modely vyhledávání informací 4 podle technologie 1) Booleovský model 1) booleovský 2) vektorový 3) strukturní 4) pravděpodobnostní a další 1 dokumenty a dotazy jsou reprezentovány množinou indexových termů
P(w i w 1 w 2...w i 1 ) = P(w 1...w i ) P(w 1...w i ) = P(w 1 ) P(w 2 w 1 ) P(w 3 w 1 w 2 )... P(w i w 1...w i 1 ) slova w i
n-gramy a textové korpusy n-gramy Pavel Rychlý, Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/poc_lingv/ Úkol: Je zadáno n slov textu, jaké slovo následuje s největší pravděpodobností? Obsah:
Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka
Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce
Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka
Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka Vladimír Petkevič & Alexandr Rosen Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofické fakulty Univerzity Karlovy v Praze Korpusový seminář
Kurz pro studenty oboru Informační studia a knihovnictví 5. Informační architektura
Kurz pro studenty oboru Informační studia a knihovnictví 5. Informační architektura Martin Krčál Brno, KISK FF MU, 20.3.2013 Náplň hodiny Informační architektura Druhy navigace Informační architektura
n-gramy Jazykové modely a textové korpusy n-gramy pokrač. Markovovy modely Obsah: se dostanou na trh... Jazykové modely Co to je korpus?
n-gramy a textové korpusy n-gramy Pavel Rychlý, Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/poc_lingv/ Úkol: Je zadáno n slov textu, jaké slovo následuje s největší pravděpodobností? Obsah:
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování 4 fáze vytváření
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Database Research Group Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz
MBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
Analýza staročeské morfologie v Excelu
Analýza staročeské morfologie v Excelu B O R I S L E H E Č K A, B O R I S @ D A L I B O R I S. C Z O D D Ě L E N Í V Ý V O J E J A Z Y K A Ú S T A V P R O J A Z Y K Č E S K Ý A V Č R L I N G V I S T I
Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram. Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha
Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha Text mining vs. data mining Text mining = data mining na nestrukturovaných textových dokumentech otázka vhodné reprezentace
Komunikace člověk počítač v přirozeném jazyce
Komunikace člověk počítač v přirozeném jazyce 16. 5. 2012 10-1 Principy komunikace člověk - počítač v přirozeném jazyce 2 1 3 5 Technischer Dienst 4 Telefonischer Dienst Vertriebs-Dienst 10-2 Sensorické
Ontologie. Otakar Trunda
Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba
Karel Pala, Vít Suchomel
PA153 Počítačové zpracování přirozeného jazyka 06 Korpusy a korpusové nástroje, značkování Karel Pala, Vít Suchomel Centrum ZPJ, FI MU, Brno 21. října 2013 Karel Pala, Vít Suchomel PA153 Zpracování přirozeného
Informační zabezpečení studia na Zahradnické fakultě MENDELU. Elektronické informační zdroje
Informační zabezpečení studia na Zahradnické fakultě MENDELU Elektronické informační zdroje 2. prosince 2015 Obsah Elektronické informační zdroje oborové Elektronické informační zdroje multioborové Základy
STUDIJNÍ OPORA K DISCIPLÍNĚ KORPUSOVÁ LINGVISTIKA. Katedra českého jazyka a literatury Pedagogické fakulty Univerzity Palackého
STUDIJNÍ OPORA K DISCIPLÍNĚ KORPUSOVÁ LINGVISTIKA Katedra českého jazyka a literatury Pedagogické fakulty Univerzity Palackého Počet kreditů: 1 Typ předmětu: volitelný Způsob zakončení: zápočet Garant
Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz
Vývoj moderních technologií při vyhledávání Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz INFORUM 2007: 13. konference o profesionálních informačních zdrojích Praha, 22. - 24.5. 2007 Abstrakt Vzhledem
DELTAX Systems a.s. Znalostní systém řízení Komplexní služby SI IT řešení na klíč
DELTAX Systems a.s. Znalostní systém řízení Komplexní služby SI IT řešení na klíč Přístup, pozice, výsledky T T T T Naší vizí je dlouhodobé partnerství se zákazníkem. Máme spokojené zákazníky a žádné negativní
Datové typy a struktury
atové typy a struktury Jednoduché datové typy oolean = logická hodnota (true / false) K uložení stačí 1 bit často celé slovo (1 byte) haracter = znak Pro 8-bitový SII kód stačí 1 byte (256 možností) Pro
Virtuální počítač. Uživatelský program Překladač programovacího jazyka Operační systém Interpret makroinstrukcí Procesor. PGS K.
Virtuální počítač Uživatelský program Překladač programovacího jazyka Operační systém Interpret makroinstrukcí Procesor Virtuální počítač Překladač Překladač : Zdrojový jazyk Cílový jazyk Analytická část:
PRODUKTY. Tovek Tools
Analyst Pack je desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních
1 Úvod do kompilátorů
1 Úvod do kompilátorů 1.1 Úvodem několik slov Tyto texty obsahují úvod do návrhu programovacích jazyků a problematiky překladu programů. Téma pokrývá oblasti zahrnující lexikální analýzu (scanning), regulární
Vyhledávání v citační databázi Web of Science (WOS)
Vyhledávání v citační databázi Web of Science (WOS) Petr Boldiš Stanislava Kohoutová Česká zemědělská univerzita v Praze Studijní a informační centrum 2004 Tento materiál byl vytvořen v rámci grantu FRVŠ
Dobývání znalostí z textů text mining
Dobývání znalostí z textů text mining Text mining - data mining na nestrukturovaných textových dokumentech 2 možné přístupy: Předzpracování dat + běžné algoritmy pro data mining Speciální algoritmy pro
Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství. ing. Tomáš Vejlupek
Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství ing. Tomáš Vejlupek Informace tvořící konkurenční výhodu K rozhodování nestačí jen informace. K rozhodování je nutná také znalost umožňující
Výroková a predikátová logika - VIII
Výroková a predikátová logika - VIII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VIII ZS 2017/2018 1 / 21 Tablo Tablo metoda v PL - rozdíly Formule
WEBOVÉ KORPUSY ARANEA A VÍCEJAZYČNÉ KOLOKAČNÍ PROFILY
WEBOVÉ KORPUSY ARANEA A VÍCEJAZYČNÉ KOLOKAČNÍ PROFILY Datum konání: 11. dubna 2014 Místo konání: Filozofická fakulta Masarykovy univerzity (učebna G13) Název přednášky: Přednášející: Webové korpusy Aranea
PRODUKTY Tovek Server 6
Tovek Server je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených strukturovaných i nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně
Jak psát Bc. resp. Mgr. závěrečnou práci. Zpracoval: Karel Bílek
Jak psát Bc. resp. Mgr. závěrečnou práci Zpracoval: Karel Bílek Tato prezentace vznikla v rámci řešení doktorského projektu GAČR 523/03/H076 duben 2005 Textový dokument... co to je? Textovým dokumentem
Výroková a predikátová logika - VIII
Výroková a predikátová logika - VIII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2016/2017 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VIII ZS 2016/2017 1 / 21 Tablo Tablo metoda v PL - rozdíly Formule
Modely a sémantika. Petr Šaloun VŠB-Technická univerzita Ostrava FEI, katedra informatiky
Modely a sémantika Petr Šaloun VŠB-Technická univerzita Ostrava FEI, katedra informatiky Úvod Existující problémy Prudký nárůst množství informací na webu Kognitivní přetížení Ztráta v informačním prostoru
Kurz Databáze. Obsah. Návrh databáze E-R model. Datová analýza, tabulky a vazby. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.
Kurz Databáze Datová analýza, tabulky a vazby Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Návrh databáze, E-R model, normalizace. Datové typy, formáty a rozsahy dat. Vytváření tabulek, polí, konvence pojmenování.
Sémantický web a extrakce
Sémantický web a extrakce informací Martin Kavalec kavalec@vse.cz Katedra informačního a znalostního inženýrství FIS VŠE Seminář KEG, 11. 11. 2004 p.1 Přehled témat Vize sémantického webu Extrakce informací
Ústav bohemistických studií Bohemistika pro cizince tříletý bakalářský studijní program
Ústav bohemistických studií Bohemistika pro cizince tříletý bakalářský studijní program https://ubs.ff.cuni.cz/cs/ Charakteristika studijního programu SP vychází zvl. z vědních oborů: lingvistika, literatura,
Algoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Datové struktury Daniela Szturcová
Logika pro sémantický web
ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Logika pro sémantický web Martin Žáček PROČ BALÍČEK? 1. balíček Formální logické systémy
ČSN ISO/IEC OPRAVA 1
ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA ICS 35.040 Únor 2011 Informační technologie Formáty výměny biometrických dat Část 2: Data markantů prstu ČSN ISO/IEC 19794-2 OPRAVA 1 36 9860 idt ISO/IEC 19794-2:2005/Cor.1:2009-10
Výměnný formát XML DTM DMVS PK
Výměnný formát XML DTM DMVS PK Představení partnerským krajům Praha 8. 2. 2016 Krajský úřad Plzeňského kraje Odbor informatiky Koncept etapizace tvorby výměnného formátu XML aktualizačních zakázek Digitální
Michal Krátký, Miroslav Beneš
Databázové a informační systémy Michal Krátký, Miroslav Beneš Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava 5.12.2005 2005 Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy 1/24 Obsah
Algoritmy I. Číselné soustavy přečíst!!! ALGI 2018/19
Algoritmy I Číselné soustavy přečíst!!! Číselné soustavy Každé číslo lze zapsat v poziční číselné soustavě ve tvaru: a n *z n +a n-1 *z n-1 +. +a 1 *z 1 +a 0 *z 0 +a -1 *z n-1 +a -2 *z -2 +.. V dekadické
KORPUSOVÝ WORKSHOP. Václav Cvrček, Lucie Chlumská. 13. 2. 2013 Univerzita Karlova v Praze VŠE, CO JSTE CHTĚLI VĚDĚT O KORPUSU, A BÁLI JSTE SE ZEPTAT!
KORPUSOVÝ WORKSHOP VŠE, CO JSTE CHTĚLI VĚDĚT O KORPUSU, A BÁLI JSTE SE ZEPTAT! Václav Cvrček, Lucie Chlumská 13. 2. 2013 Univerzita Karlova v Praze O (Ú)ČNK Ústav Českého národního korpusu, založen v roce
Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ
Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu ověřování správnosti
Portál IT komunity v ČR Kamil Matoušek, Jiří Kubalík ČVUT Praha
Portál IT komunity v ČR Kamil Matoušek, Jiří Kubalík ČVUT Praha Projekt SoSIReČR SoSIReČR = Sociální síť informatiků v regionech České republiky Projekt je hrazen z rozpočtu Evropského sociálního fondu
Metadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc.
Metadata, sémantika a sémantický web Ing. Vilém Sklenák, CSc. Inforum 2004, Praha, 27. 5. 2004 2/21 There are things we know that we know. There are known unknowns that is to say, there are things that
FUNKCE 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika
FUNKCE 3 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového
Dnešní téma. Oblasti standardizace v ICT. Oblasti standardizace v ICT. Oblasti standardizace v ICT
Dnešní téma Oblasti standardizace v ICT Případové studie standardizace v ICT: 1) Znakové sady 2) Jazyk 1. technická infrastruktura transfer a komunikace informací, přístup k informacím, sdílení zdrojů
Automaty a gramatiky(bi-aag) Formální překlady. 5. Překladové konečné automaty. h(ε) = ε, h(xa) = h(x)h(a), x, x T, a T.
BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 2/41 Formální překlady BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 4/41 Automaty a gramatiky(bi-aag) 5. Překladové konečné
Logika a logické programování
Logika a logické programování témata ke zkoušce Poslední aktualizace: 16. prosince 2009 Zkouška je písemná, skládá se obvykle ze sedmi otázek (může být více nebo méně, podle náročnosti otázek), z toho
Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ
Název projektu Číslo projektu Název školy Autor Název šablony Název DUMu Stupeň a typ vzdělávání Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ CZ.1.07/1.5.00/34.0748
Návrh uživatelských rozhraní NOV-WEB. Jakub Bartoš, Pavel Dvořák, Jakub Motyčka, Kamil Procházka
Návrh uživatelských rozhraní D3 NOV-WEB Web pro stránky předmětů Jakub Bartoš, Pavel Dvořák, Jakub Motyčka, Kamil Procházka Prototyp - Prototyp je vytvořen formou webové stránky. Výchozí stránka prototypu
Tovek Server. Tovek Server nabízí následující základní a servisní funkce: Bezpečnost Statistiky Locale
je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně vyhledávat informace,
Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků
Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Připomenutí základních pojmů ABECEDA jazyk je libovolná podmnožina
Jazyky pro popis dat
Realizováno za finanční podpory ESF a státního rozpočtu ČR v rámci v projektu Zkvalitnění a rozšíření možností studia na TUL pro studenty se SVP reg. č. CZ.1.07/2.2.00/29.0011 Jazyky pro popis dat Pavel
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem Českérepubliky. Internet
Workshop o paralelním korpusu InterCorp
Workshop o paralelním korpusu InterCorp Praha, 6.9.2013 Olga Richterová, ÚČNK Český národní korpus (LM2011023; 2012-2016) Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Projekty velkých infrastruktur pro
Dynamicky vázané metody. Pozdní vazba, virtuální metody
Dynamicky vázané metody Pozdní vazba, virtuální metody Motivace... class TBod protected: float x,y; public: int vrat_pocet_bodu() return 1; ; od třídy TBod odvodíme: class TUsecka: public TBod protected:
Petr Nevrlý <petr.nevrly@firma.seznam.cz>
Fulltextové vyhledávání Petr Nevrlý Obsah přednášky Cíl vyhledávání Architektura Vyhledávání Robot Údaje z provozu Cíl fulltextového vyhledávání Poskytnutí odpovědi na dotaz
Začínáme s Tovek Tools
NAJÍT POCHOPIT VYUŽÍT Úvodní seznámení s produktem Tovek Tools JAK SI TOVEK TOOLS NAINSTALUJI?... 2 JAK SI PŘIPOJÍM INFORMAČNÍ ZDROJE, VE KTERÝCH CHCI VYHLEDÁVAT?... 2 JAK MOHU VYHLEDÁVAT V INFORMAČNÍCH
Databázové a informační systémy
Databázové a informační systémy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah Jak ukládat a efektivně zpracovávat
Jak na Medline efektivně
Univerzita Karlova v Praze Jak na Medline efektivně MUDr. Jitka Feberová, Ph.D. Ústav vědeckých informací, UK 2.LF Ústav výpočetní techniky UK Seminář Informační medicínské zdroje a způsoby vyhledávání
Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie?
Seminář cjbb75 1. 4. 2015 Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie? Vyhledávání podle morfologické značky problém spolehlivosti desambiguace Vyhledejte v korpusu SYN2010 všechny vokativy
Informatika Datové formáty
Informatika Datové formáty Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 2007/2008 Obsah Datové formáty (datové typy). Textové formáty, vlastnosti zdroje zpráv. Číselné formáty, číselné
Inovace CRM systémů využitím internetových zdrojů dat pro malé a střední podniky. Ing. Jan Ministr, Ph.D.
Inovace CRM systémů využitím internetových zdrojů dat pro malé a střední podniky Ing. Jan Ministr, Ph.D. I. Úvod Agenda II. Customer Intelligence (CI),zpracování dat z Internetu III. Analýza obsahu IV.
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 4 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Klauzule příkazu
Datová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
Databázové a informační systémy Jana Šarmanová
Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Obsah Úloha evidence údajů, způsoby evidování Databázové technologie datové modely, dotazovací jazyky. Informační systémy Datové sklady Metody analýzy dat
EXTRAKT z mezinárodní normy
EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním ICS 03.220.01; 35.240.60 materiálem o normě. Inteligentní dopravní systémy Požadavky na ITS centrální datové
Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová
Dolování v objektových datech Ivana Rudolfová Relační databáze - nevýhody První normální forma neumožňuje vyjádřit vztahy A je podtypem B nebo vytvořit struktury typu pole nebo množiny SQL omezení omezený
37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody
37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody Využití databázových indexů Databázové indexy slouží ke zrychlení přístupu k datům a měly by se používat
AMPHORA - NÁSTROJ PRO INDEXOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK.
AMPHORA - NÁSTROJ PRO INDEXOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK. Václav Snášel, Jiří Dvorský, Petr Šaloun, Daniela Ďuráková VŠB Technická univerzita, 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava Abstract Textová databáze AmphorA
Analýza nestrukturovaných dat pomocí Oracle Endeca Information Discovery
Analýza nestrukturovaných dat pomocí Oracle Endeca Information Discovery Petr Podbraný Oracle Business Intelligence Sales Consultant 1 2012 Oracle Corporation Co znamená Information Discovery? Zjednodušeně
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/21.O288 Šablona: III/2 č. materiálu: VY_32_INOVACE_116 Jméno autora: Pischová Třída/ročník: PVS 2
Datová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
2 PŘÍKLAD IMPORTU ZATÍŽENÍ Z XML
ROZHRANÍ ESA XML Ing. Richard Vondráček SCIA CZ, s. r. o., Thákurova 3, 160 00 Praha 6 www.scia.cz 1 OTEVŘENÝ FORMÁT Jednou z mnoha užitečných vlastností programu ESA PT je podpora otevřeného rozhraní
Počítačové zpracování češtiny. Kontrola pravopisu. Daniel Zeman
Počítačové zpracování češtiny Kontrola pravopisu Daniel Zeman http://ufal.mff.cuni.cz/daniel-zeman/ Úloha Rozpoznat slovo, které není ve slovníku Triviální Těžší je rozpoznat slovo, které ve slovníku je,
Informace a znalosti v organizaci
Informace a znalosti v organizaci Vladimíra Zádová Postavení informací a znalostí z hlediska úspěšnosti firmy Vnitřní faktory Rámec 7S faktorů úspěchu firmy [ Mc Kinsey ] Struktura Strategie Systémy Spolupracovníci
model arabské morfologie Otakar Smrž
Počítačový systém ElixirFM model arabské morfologie Otakar Smrž dzamedzam@yahoo.com Džám-e Džam jazyková škola Otakar Smrž (Džám-e Džam) Počítačový systém ElixirFM Praha, 12. prosince 2009 1 / 6 ElixirFM
Lokační referenční metody a jejich interpretace ve standardech
Lokační referenční metody a jejich interpretace ve standardech Jiří Plíhal Tento příspěvek by rád na konkrétním příkladu standardu přiblížil referenční metody stanovení polohy a zejména jejich dynamickou
Systém elektronického rádce v životních situacích portálu www.senorady.cz
Systém elektronického rádce v životních situacích portálu www.senorady.cz Obec Senorady Miroslav Patočka 2006 Obsah: 1. Úvodní informace 1.1 Informace pro uživatele 1.1.1 Přístupnost HTML, PDA, WAP, XML
Elektronické informační zdroje. Dřevařství a příbuzné obory
Elektronické informační zdroje Dřevařství a příbuzné obory 2. 11. 2010 Osnova 1. Elektronické informační zdroje (EIZ) na MENDELU Abstraktové databáze Plnotextové databáze 2. Základy tvorby rešeršního dotazu
ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14
ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 13 0:40 Implementace Umělá inteligence (UI) Umělá inteligence
GISON: ontologická integrace urbanistických datových sad IPR
GISON: ontologická integrace urbanistických datových sad IPR Jiří Čtyroký 1, Petr Křemen 2 1 IPR Praha, 2 FEL ČVUT Slovníky a ontologie Měli bychom co nejvíce používat třídy a vlastnosti definované existujícími
Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů
- 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa
Tam, kde anglické příklady neodpovídají českému jazykovému systému, se český překlad neuvádí.
ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA ICS 01.020 Listopad 1997 Terminologie - Slovník ČSN ISO 1087 01 0501 Terminology - Vocabulary Terminologie - Vocabulaire Terminologielehre - Begriffe Tato norma je identická s ISO
Přehled učiva. M Matematika. Čj Český jazyk. Prv Prvouka. 1. ročník. Anglický jazyk. l číselná řada 1-5, opakování tvarů v řadě Velká Dobrá
Přehled učiva 1. ročník l číselná řada 1-5, opakování tvarů v řadě Velká Dobrá l číselná řada 1-10, sčítání do 10, geometrické tvary Doksy l číselná řada 1-10, sčítání do 20 bez přechodu 10, slovní úloha
Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David
Úvod do Prologu Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David Warren (Warren Abstract Machine) implementace
ALGORITMIZACE A PROGRAMOVÁNÍ
Metodický list č. 1 Algoritmus a jeho implementace počítačovým programem Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení pojmů algoritmus a programová implementace algoritmu. Dále je cílem seznámení
Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura
Dílčí architektury Informační systémy - dílčí architektury - EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Globální Funkční Procesní Datová SW Technologická HW Aplikační
Vytvoření portálu odboru strukturálních fondů Ministerstva vnitra a zajištění jeho hostingu na serveru dodavatele
MINISTERSTVO VNITRA odbor strukturálních fondů č.j. MV- 82945-5 /OSF Praha dne 24. listopadu 2009 Počet listů: 5 Odpověď zadavatele na otázky ze dne 20. listopadu 2009 k Zadávací dokumentaci na veřejnou
Sémantická interpretace
Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Sémantická interpretace Moderní teoretická informatika Semestrální projekt Autor: Zdeněk Martínek Školitel: RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. 19.
Databáze Bc. Veronika Tomsová
Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána
Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky
Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci
HEIS VÚV V ROCE 2006 Jiří Picek Klíčová slova Hydroekologický informační systém VÚV T.G.M. (HEIS VÚV) je centrálním informačním systémem odborných sekcí ústavu. Jeho hlavním posláním je zajištění zpracování,
Kapitola 1: Co je Microsoft Access? 27 Kapitola 2: Mnoho tváří aplikace Microsoft Access 41 Kapitola 3: Návrh databázové aplikace 75
Stručný obsah Část 1 Základy aplikace Microsoft Access Kapitola 1: Co je Microsoft Access? 27 Kapitola 2: Mnoho tváří aplikace Microsoft Access 41 Kapitola 3: Návrh databázové aplikace 75 Část 2 Vytváření