Topic Map Generation Using Text Mining

Starting from text corpus analysis with linguistic and statistical analysis algorithms, an infrastructure for text mining is described which uses collocation analysis as a central tool. This text mining method may be applied to different domains as well as languages. Some examples taken form large reference databases motivate the applicability to knowledge management using declarative standards of information structuring and description. The ISO/IEC Topic Map standard is introduced as a candidate for rich metadata description of information resources and it is shown how text mining can be used for automatic topic map generation

Англійська мова для навчання і работи. Навчальний посібник з англійської мови за професійним спрямуванням для студентів і фахівців галузі знань 0503 Розробка корисних копалин Т 1

A coursebook includes all the activities of students’ work at ESP course aimed at development of language behaviour necessary for effective communication of students in their study and specialism areas. The tasks and activities given in the coursebook are typicalfor students’ academic and professional domains and situations. The content is organized in modules that covers generic job-related language skills of engineers. The authentic texts taken from real life contain interesting up-to-date information about mining, peculiarities of study abroad, customs and traditions of English-speaking countries. Pack of self-study resources given in Part II contains Glossary of mining terms, tasks and activities aimed at developing a range of vocabulary necessary for mining, different functions and functional exponents to be used in academic and professional environment as well as tasks developing self-awareness, self-assessment and self-organisation skills. Testing points for different grammar structuresare given in Part III. Indices at the end of each part easify the use of the coursebook. The coursebook contains illustrations, various samples of visualizing technical information. The coursebook is designed for ESP students of non-linguistic universities. It can be used as teaching/learning materials for ESP Courses for Mining Engineers as well as for self-study of subject and specialist teachers, practicing mining engineers and researchers in Engineering.У посібнику представлені всі види діяльності студентів з вивчення англійської мови, спрямовані на розвиток мовної поведінки, необхідної для ефективного спілкування в академічному та професійному середовищах. Навчальний посібник містить завдання і вправи, типові для різноманітних академічних та професійних сфер і ситуацій. Структура організації змісту– модульна і охоплює загальні мовленнєві вміння інженерів. Зразки текстів– автентичні, взяті з реального життя, містять цікаву та актуальну інформацію про видобувничу промисловість, особливості навчання за кордоном, традиції та звичаї країн, мова яких вивчається. Ресурси для самостійної роботи(Том ІІ) містять глосарій термінів, завдання та вправи для розвитку словарного запасу та розширення діапазону функціональних зразків, необхідних для виконання певних функцій, та завдання, які спрямовані на розвиток навичок самооцінювання і організації свого навчання. Граматичні явища і вправи для їх засвоєння наводяться в томі ІІІ. Наприкінці кожної частини наведено алфавітно-предметні покажчики. Багато ілюстрацій та різних візуальних засобів подання інформації. Навчальний посібник призначений для студентів технічних університетів гірничого профілю. Може використовуватися для самостійного вивчення англійської мови викладачами, фахівцями і науковцями різних інженерних галузей

Bringing Structure into Summaries: Crowdsourcing a Benchmark Corpus of Concept Maps

Concept maps can be used to concisely represent important information and bring structure into large document collections. Therefore, we study a variant of multi-document summarization that produces summaries in the form of concept maps. However, suitable evaluation datasets for this task are currently missing. To close this gap, we present a newly created corpus of concept maps that summarize heterogeneous collections of web documents on educational topics. It was created using a novel crowdsourcing approach that allows us to efficiently determine important elements in large document collections. We release the corpus along with a baseline system and proposed evaluation protocol to enable further research on this variant of summarization.Comment: Published at EMNLP 201