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Italian Sense Inventory
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Poli, Francesca. - : Università di Pisa, 2021. : Istituto di Linguistica Computazionale “A. Zampolli” - Consiglio Nazionale delle Ricerche (ILC-CNR), 2021
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Aproximación al trasvase automático de predicados de FrameNet al español mediante WordNet ; An approach to the automatic transfer of lexical units from english FrameNet to spanish by using WordNet
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Capturing Ambiguity in Crowdsourcing Frame Disambiguation
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In: Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing; Vol. 6 No. 1 (2018): Sixth AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing (2018)
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Investigating Entity Linking in Early English Legal Documents ; ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, JCDL 2018
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A Semantic Unsupervised Learning Approach to Word Sense Disambiguation
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In: Doctoral Dissertations (2018)
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Polyseme Selection, Lemma Selection and Article Selection
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In: Lexikos. Journal of the African Association for Lexicography 27 (2017), 107-131
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IDS OBELEX meta
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Uso de representaciones vectoriales de las palabras para la detección de dobles sentidos (puns)
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Building Semantic Trees from XML Documents
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In: ISSN: 1570-8268 ; Journal of Web Semantics ; https://hal-univ-pau.archives-ouvertes.fr/hal-02079156 ; Journal of Web Semantics, Elsevier, 2016, 37-38, pp.1-24. ⟨10.1016/J.WEBSEM.2016.03.002⟩ (2016)
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Using Domain Ontologies for Classification and Semantic Interpretation of Documents
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In: Proceedings of ALLDATA 2016 ; International Workshop on Knowledge Extraction and Semantic Annotation (KESA 2016) in ALLDATA 2016 : 2nd International Conference on Big Data, Small Data, Linked Data and Open Data ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01535945 ; International Workshop on Knowledge Extraction and Semantic Annotation (KESA 2016) in ALLDATA 2016 : 2nd International Conference on Big Data, Small Data, Linked Data and Open Data, Feb 2016, Lisbon, Portugal. pp. 76-81 (2016)
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Minimal Semantics and Word Sense Disambiguation
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Gasparri, Luca. - : Universidade de Lisboa, Faculdade de Letras, Centro de Filosofia, 2016
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Resolving XML Semantic Ambiguity
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In: Proceedings of the 18th International Conference on Extending Database Technology, EDBT 2015, Brussels, Belgium, March 23-27, 2015. ; 18th International Conference on Extending Database Technology, EDBT 2015 ; https://hal-univ-pau.archives-ouvertes.fr/hal-01909107 ; 18th International Conference on Extending Database Technology, EDBT 2015, Mar 2015, Brussels, Belgium. pp.277-288, ⟨10.5441/002/edbt.2015.25⟩ (2015)
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Discovering and disambiguating named entities in text ... : Erkennung und Disambiguierung von Entitäten in Texten ...
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Path-based semantic relatedness on linked data and its use to word and entity disambiguation
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A Gloss Composition and Context Clustering Based Distributed Word Sense Representation Model
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In: Entropy ; Volume 17 ; Issue 9 ; Pages 6007-6024 (2015)
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Discovering and disambiguating named entities in text ; Erkennung und Disambiguierung von Entitäten in Texten
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Abstract:
Discovering entities such as people, organizations, songs, or places in natural language texts is a valuable asset for semantic search, machine translation, and information extraction. A key challenge is the ambiguity of entity names, requiring robust methods to disambiguate names to canonical entities registered in a knowledge base. Additionally, in this dynamic world, new entities are constantly emerging, and disambiguation methods need to cope with the resulting incompleteness of knowledge bases. This dissertation develops methods to discover and disambiguate named entities, thus linking texts to knowledge bases. The first contribution is a robust disambiguation method using a graph algorithm that makes use of the coherence among entities in the input. The second contribution is a novel model to compute the coherence among entities that works especially well for lesser known entities and is applicable to newly emerging entities. The third contribution addresses the discovery of emerging entities by modeling the entities not present in the knowledge base in an explicit manner. Finally, two applications using the developed entity disambiguation methods are presented. ; Die Erkennung von Entitäten wie Personen, Organisation, Liedern oder Orten in Texten ist ein wichtiger Baustein für semantische Suche, maschinelle Übersetzung und Informationsextraktion. Ein Kernproblem der Erkennung ist die Mehrdeutigkeit aller Eigennamen. Diese erfordert robuste Methoden, um Eigennamen mit den passenden kanonischen Entitäten einer Wissensbasis zu verknüpfen. Zusätzlich müssen Verknüpfungsmethoden in dieser dynamischen, sich stetig wandelnden Welt von unvollständigen Wissensbasen ausgehen, da ständig neue Entitäten entstehen. Diese Dissertation entwickelt Methoden, Eigennamen zu erkennen und mit kanonischen Entitäten zu verknüpfen, und verbindet somit Texte mit Wissensbasen. Der erste Beitrag ist eine robuste Methode zur Verknüpfung von Eigennamen mit Entitäten, die auf einem Graphalgorithmus basiert und sich die Koheränz zwischen Entitäten im Text zu Nutze macht. Der zweite Beitrag ist ein neues Modell, diese Kohärenz zu berechnen, das besonders gut für weniger bekannte und neu entstehende Entitäten funktioniert. Der dritte Beitrag adressiert spezifisch die Erkennung solcher neu entstehenden Entitäten, indem Entitäten, die nicht in der Wissensbasis vorhanden sind, explizit modelliert werden. Der letzte Beitrag besteht aus zwei Anwendungen, welche die in dieser Arbeit entwickelten Methoden zur Erkennung und Verknüpfung von Entitäten als Bestandteil verwenden.
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Keyword:
Computerlinguistik; ddc:004; Entitätsdisambiguierung; Entitätssuche; Entitätsverknüpfung; entity disambiguation; entity linking; entity search; Informatik; Informationsmana; Informationssystem; knowledge base; semantic search; Sprachverarbeitung; Sprachverstehen; Wissensbanksystem; Wissensbasis; Wissensextraktion
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URL: http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:291-scidok-60226 https://doi.org/10.22028/D291-25418
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Optimization of the Verbal Inflectional Paradigm by the Cyclic Application of Morphophonological Processes: Evidence from Potential Forms in Japanese
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In: Open Linguistics, Vol 1, Iss 1 (2015) (2015)
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Cross-domain polarity classification using a knowledge-enhanced meta-classifier
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