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Exploiting DBpedia for web search results clustering
Schuhmacher, Michael
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Ponzetto, Simone Paolo
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/2509558.2509574
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URL:
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http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=1...
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Weitere URL:
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http://openreview.net/document/db119ff2-0d44-45ce-...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2013
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Buchtitel:
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AKBC '13 : Automated Knowledge Base Construction (AKBC) 2013; The 3rd Workshop on Knowledge Extraction at CIKM 2013 in San Francisco, October 27-28, 2013
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Seitenbereich:
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91-96
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Veranstaltungsdatum:
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27.10.2013
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Herausgeber:
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He, Qi
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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ACM
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ISBN:
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978-1-4503-2411-3
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Semantic Web (Juniorprofessur) (Ponzetto 2013-2015)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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dbpedia , natural language processing , search result clustering , semantic networks
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Abstract:
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We present a knowledge-rich approach to Web search result clustering which exploits the output of an open-domain entity linker, as well as the types and topical concepts encoded within a wide-coverage ontology. Our results indicate that, thanks to an accurate and compact semantification of the search result snippets, we are able to achieve a competitive performance on a benchmarking dataset for this task.
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