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Linked disambiguated distributional semantic networks
Faralli, Stefano
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Panchenko, Alexander
;
Biemann, Chris
;
Ponzetto, Simone Paolo
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-319-46547-0_7
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41302
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Weitere URL:
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https://madata.bib.uni-mannheim.de/171/
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-413023
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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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The Semantic Web - ISWC 2016 : 15th International Semantic Web Conference, Kobe, Japan, October 17-21, 2016, Proceedings, Part II
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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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9982
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Seitenbereich:
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56-64
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Veranstaltungstitel:
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15th International Semantic Web Conference (ISWC) 2016
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Veranstaltungsort:
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Kobe, Japan
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Veranstaltungsdatum:
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October 17-21, 2016
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Herausgeber:
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Groth, Paul
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-319-46546-3 , 978-3-319-46547-0
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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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We present a new hybrid lexical knowledge base that combines the contextual information of distributional models with the conciseness and precision of manually constructed lexical networks. The computation of our count-based distributional model includes the induction of word senses for single-word and multi-word terms, the disambiguation of word similarity lists, taxonomic relations extracted by patterns and context clues for disambiguation in context. In contrast to dense vector representations, our resource is human readable and interpretable, and thus can be easily embedded within the Semantic Web ecosystem.
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Faralli, Stefano
;
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ORCID:
Faralli, Stefano, Panchenko, Alexander, Biemann, Chris and Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049
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