Context Aware Named Entity Disambiguation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F12%3A10132023" target="_blank" >RIV/00216208:11320/12:10132023 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6118963" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6118963</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/PDCAT.2011.73" target="_blank" >10.1109/PDCAT.2011.73</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Context Aware Named Entity Disambiguation
Popis výsledku v původním jazyce
Recently, named entity recognition tools tend to disambiguate recognized named entities on a very detailed level. Instead of elementary types (e.g. Person or Location), they assign concrete identifiers, trying to distinguish even different entities having same name and type (e.g. cities with the same name in different countries). We introduce a novel method for this kind of named entity disambiguation exploiting structural dependencies of recognized entities. We analyse the co-occurrence of disambiguated entities in the backing knowledge base and use this information to improve results of existing named entity disambiguation approaches. A model for co-occurrence representation is proposed and evaluated based on a dataset that we mine from Wikipedia.
Název v anglickém jazyce
Context Aware Named Entity Disambiguation
Popis výsledku anglicky
Recently, named entity recognition tools tend to disambiguate recognized named entities on a very detailed level. Instead of elementary types (e.g. Person or Location), they assign concrete identifiers, trying to distinguish even different entities having same name and type (e.g. cities with the same name in different countries). We introduce a novel method for this kind of named entity disambiguation exploiting structural dependencies of recognized entities. We analyse the co-occurrence of disambiguated entities in the backing knowledge base and use this information to improve results of existing named entity disambiguation approaches. A model for co-occurrence representation is proposed and evaluated based on a dataset that we mine from Wikipedia.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP202%2F10%2F0761" target="_blank" >GAP202/10/0761: Semantizace webu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence
ISBN
978-1-4577-1807-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
56-61
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Macau
Datum konání akce
4. 12. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—