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Author:
sperber
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  • survey/RelationExtraction

    v7 v8  
    1010'''2. Probabilistic Reasoning for Entity & Relation Recognition, 2002'''[[BR]] 
    1111http://l2r.cs.uiuc.edu/~danr/Papers/er-coling02.pdf [[BR]] 
    12 Versuch, 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. 
     12Versuch, 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 unter Berücksichtigung gegenseitiger Abhängigkeiten daraus berechnet, welche davon am wahrscheinlichsten sind. Liefert sehr gute Ergebnisse (>80% für Entities, >60% für Relationen), allerdings ist der Rechenaufwand sehr hoch. 
    1313 
    14 '''Question Answering Towards Automatic Augmentations of Ontology Instances, 2004''' 
    15 http://eprints.ecs.soton.ac.uk/8911/1/sangheekimesws2004-prepress.doc 
     14'''3. Question Answering Towards Automatic Augmentations of Ontology Instances, 2004'''[[BR]] 
     15http://eprints.ecs.soton.ac.uk/8911/1/sangheekimesws2004-prepress.doc[[BR]] 
    1616Der Relation Extraction Teil von OntotripleQA benutzt im Wesentlichen einen Ontologie + Wordnet Ansatz. 
    1717