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Finding relevant relations in relevant documents
Schuhmacher, Michael
;
Roth, Benjamin
;
Ponzetto, Simone Paolo
;
Dietz, Laura
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-319-30671-1_49
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41295
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Weitere URL:
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http://web.informatik.uni-mannheim.de/dietz/relrel...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-412959
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2016
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Buchtitel:
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Advances in Information Retrieval : 38th European Conference on IR Research, ECIR 2016, Padua, Italy, March 20-23, 2016. Proceedings
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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9626
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Seitenbereich:
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654-660
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Veranstaltungstitel:
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38th European Conference on IR Research, ECIR 2016
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Veranstaltungsort:
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Padua, Italy
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Veranstaltungsdatum:
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March 20-23, 2016
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Herausgeber:
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Ferro, Nicola
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
|
Springer
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ISBN:
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978-3-319-30670-4 , 978-3-319-30671-1
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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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 > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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This work studies the combination of a document retrieval and a relation extraction system for the purpose of identifying query-relevant relational facts. On the TREC Web collection, we assess extracted facts separately for correctness and relevance. Despite some TREC topics not being covered by the relation schema, we find that this approach reveals relevant facts, and in particular those not yet known in the knowledge base DBpedia. The study confirms that mention frequency, document relevance, and entity relevance are useful indicators for fact relevance. Still, the task remains an open research problem.
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BASE:
Schuhmacher, Michael
;
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ORCID:
Schuhmacher, Michael ; Roth, Benjamin ; Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: 0000-0001-7484-2049 ; Dietz, Laura
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