¿Cuáles son algunos ejemplos de modelos de taxonomía, etiquetado y minería de datos para las principales organizaciones de noticias?

El archivo temático del New York Times de 10,000 temas se ha publicado en forma SKOS (http://data.nytimes.com/) y se ha utilizado en sus índices impresos durante un siglo y medio (http: //www.nytimes .com / 2001/11/1 …). Presumiblemente, los periódicos más grandes tienen algo similar, incluso si no lo publican.

Las páginas temáticas del New York Times ofrecen una visión ligeramente diferente de los temas en el NYT con aproximadamente 30,000 etiquetas. Alrededor de 7,500 de las personas que figuran en la lista están vinculadas desde Freebase (también le permite vincular a su página de Wikikpedia, página biográfica del Congreso, NNDB, IMDB, Netflix, Open Library, etc., etc.). http://www.freebase.com/view/en/…

El IPTC recientemente terminó el trabajo en la primera versión de rNews, que es un esquema específico para la nueva industria. http://dev.iptc.org/rNews Algo de esto se ha incluido en los esfuerzos recientes de schema.org.

Puede entrenar al clasificador en el conjunto de datos de grupos de noticias ( http://qwone.com/~jason/20Newsgr …) y el conjunto de datos de Reuters ( http://www.daviddlewis.com/resou …). Puede usar mahout, mallet o GATE para la clasificación.

Open Alchemy API es otro servicio que puede usar para etiquetar contenido automáticamente. Las API como OpenCalais y Alchemy, etc. funcionan bien para datos generales, si desea algo que se ajuste completamente a sus requisitos, lo mejor es etiquetar semánticamente construyendo sus propios anotadores utilizando bibliotecas como GATE o Mahaout, etc.

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