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Large-scale taxonomy induction using entity and word embeddings
Ristoski, Petar
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Faralli, Stefano
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Ponzetto, Simone Paolo
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Paulheim, Heiko
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/3106426.3106465
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URL:
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http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3106465
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Weitere URL:
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http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3106465&CFID=973...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Buchtitel:
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WI 2017 : proceedings of the International Conference on Web Intelligence, Leipzig, Germany, August 23-26, 2017
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Seitenbereich:
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81-87
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Veranstaltungstitel:
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International Conference on Web Intelligence 2017
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Veranstaltungsort:
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Leipzig, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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August 23-26, 2017
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Herausgeber:
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Sheth, Amit
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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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978-1-4503-4951-2
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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-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Web Data Mining (Juniorprofessur) (Paulheim 2013-2017)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Deutsch):
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entity embeddings , ontology induction , text embeddings
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Abstract:
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Taxonomies are an important ingredient of knowledge organization, and serve as a backbone for more sophisticated knowledge representations in intelligent systems, such as formal ontologies. However, building taxonomies manually is a costly endeavor, and hence, automatic methods for taxonomy induction are a good alternative to build large-scale taxonomies. In this paper, we propose TIEmb, an approach for automatic unsupervised class subsumption axiom extraction from knowledge bases using entity and text embeddings. We apply the approach on the WebIsA database, a database of subsumption relations extracted from the large portion of the World Wide Web, to extract class hierarchies in the Person and Place domain.
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Ristoski, Petar
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ORCID:
Ristoski, Petar, Faralli, Stefano, Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049 and Paulheim, Heiko ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4386-8195
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