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Eliminating fuzzy duplicates in crowdsourced lexical resources
Kiselev, Yuri
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Ustalov, Dmitry
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Porshnev, Sergey
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URL:
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https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/43369
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-433699
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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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Proceedings of the Eighth Global WordNet Conference (GWC-16) : January 27-30, Bucharest, Romania
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Seitenbereich:
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161-167
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Veranstaltungstitel:
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Global WordNet Conference 2016
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Veranstaltungsort:
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Bucharest, Romania
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Veranstaltungsdatum:
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January 27-30, 2016
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Herausgeber:
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Barbu Mititelu, Verginica
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Ort der Veröffentlichung:
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Bucarest
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Verlag:
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Global WordNet Association
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ISBN:
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978-606-714-239-6 , 978-973-0-20728-6
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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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Collaboratively created lexical resources is a trending approach to creating high quality thesauri in a short time span at a remarkably low price. The key idea is to invite non-expert participants to express and share their knowledge with the aim of constructing a resource. However, this approach tends to be noisy and error-prone, thus making data cleansing a highly topical task to perform. In this paper, we study different techniques for synset deduplication including machine- and crowd-based ones. Eventually, we put forward an approach that can solve the deduplication problem fully automatically, with the quality comparable to the expert-based approach.
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