Semantifying triples from open information extraction systems


Dutta, Arnab ; Meilicke, Christian ; Stuckenschmidt, Heiner


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DOI: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-421-3-111
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/36881
Weitere URL: http://ebooks.iospress.nl/publication/37200
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-368811
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: STAIRS 2014 : Proceedings of the 7th European Starting AI Researcher Symposium
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Band/Volume: 264
Seitenbereich: 111-120
Veranstaltungstitel: STAIRS 2014
Veranstaltungsort: Prague, Czech Republic
Veranstaltungsdatum: 18.-19.8.2014
Herausgeber: Endriss, Ulle
Ort der Veröffentlichung: Clifton, Va. [u.a.]
Verlag: IOS Press
ISBN: 978-1-61499-420-6 , 978-1-61499-421-3
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: The last few years have witnessed some remarkable success of the stateof- the art unsupervised knowledge extraction systems like NELL and REVERB. These systems are gifted with typically web-scale coverage but are often plagued with ambiguity due to lack of proper schema or unique identifiers for the instances. This classifies them apart from extraction systems like DBPEDIA, YAGO or FREEBASE which have precise information content but have smaller coverage. In this work we bring together the former to enrich the later with high precision novel facts and present a statistical approach to discover new knowledge. In particular, we semantify NELL triples using DBPEDIA.




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