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Author:
sperber
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  • survey/RelationExtraction

    v6 v7  
    44 
    55Nützliches:[[BR]] 
    6 '''1. A Large-Scale Relation and Event Extraction System, 2000[[BR]]''' 
     6'''1. REES: A Large-Scale Relation and Event Extraction System, 2000[[BR]]''' 
    77http://www.aclweb.org/anthology-new/A/A00/A00-1011.pdf[[BR]] 
    88benutzt 100 vorgegebene Regeln, um Relationen zu extrahieren. Scheint ganz gut zu funktionieren, je nach Regel zwischen 53% und 73%. Allerdings ist es sehr aufwändig, für jede Relation eigens alle möglichen Regeln zu formulieren. 
    … …  
    1111http://l2r.cs.uiuc.edu/~danr/Papers/er-coling02.pdf [[BR]] 
    1212Versuch, Entities und Relationen gleichzeitig zu extrahieren, um Fehler wegen Zweideutigkeiten zu verhindern. Es werden erst seperate classifier für Entities und Relationen mit Wahrscheinlichkeiten berechnet, und dann mit einem probabilistischen Ansatz daraus berechnet, welche davon am wahrscheinlichsten sind. Liefert sehr gute Ergebnisse (>80% für Entities, >60% für Relationen), allerdings ist der Rechenaufwand sehr hoch. 
     13 
     14'''Question Answering Towards Automatic Augmentations of Ontology Instances, 2004''' 
     15http://eprints.ecs.soton.ac.uk/8911/1/sangheekimesws2004-prepress.doc 
     16Der Relation Extraction Teil von OntotripleQA benutzt im Wesentlichen einen Ontologie + Wordnet Ansatz. 
    1317 
    1418---------------