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sperber
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  • survey/RelationExtraction

    v8 v9  
    1313 
    1414'''3. Question Answering Towards Automatic Augmentations of Ontology Instances, 2004'''[[BR]] 
    15 http://eprints.ecs.soton.ac.uk/8911/1/sangheekimesws2004-prepress.doc[[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. 
     17 
     18'''4. Tree Kernel-based Relation Extraction with Context-Sensitive Structured Parse Tree Information''' [[BR]] 
     19http://www.aclweb.org/anthology-new/D/D07/D07-1076.pdf [[BR]] 
     20Laut eigenen Angaben der Relation Extraction Algorithmus mit der derzeit besten Performance. Benutzt eine Mischung aus feature-based und kernel tree-based relation extraction. Im zweiten Kapitel ist auch ein recht guter Überblick über den aktuellen Stand der Dinge vorhanden. Dort werden aktuelle Methoden so kategorisiert: [[BR]] 
     21- feature-based, bester Vertreter: [[BR]] 
     22http://delivery.acm.org/10.1145/1230000/1220191/p121-zhou.pdf?key1=1220191&key2=7081033221&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=5160006&CFTOKEN=11574978 [[BR]] 
     23- kernel-base, bester Vertreter: [[BR]] 
     24http://delivery.acm.org/10.1145/1230000/1220279/p825-zhang.pdf?key1=1220279&key2=4002033221&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=5160446&CFTOKEN=73252689 
    1725 
    1826---------------