Linked disambiguated distributional semantic networks


Faralli, Stefano ; Panchenko, Alexander ; Biemann, Chris ; Ponzetto, Simone Paolo


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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46547-0_7
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41302
Weitere URL: https://madata.bib.uni-mannheim.de/171/
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-413023
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2016
Buchtitel: The Semantic Web - ISWC 2016 : 15th International Semantic Web Conference, Kobe, Japan, October 17-21, 2016, Proceedings, Part II
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 9982
Seitenbereich: 56-64
Veranstaltungstitel: 15th International Semantic Web Conference (ISWC) 2016
Veranstaltungsort: Kobe, Japan
Veranstaltungsdatum: October 17-21, 2016
Herausgeber: Groth, Paul
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-319-46546-3 , 978-3-319-46547-0
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: 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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