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EAL: A toolkit and dataset for entity-aspect linking
Nanni, Federico
;
Zhang, Jingyi
;
Betz, Ferdinand
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Gashteovski, Kiril
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DOI:
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https://doi.org/10.1109/JCDL.2019.00104
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/49596
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Weitere URL:
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https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8791...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-495963
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2019
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Buchtitel:
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2019 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, JCDL 2019 : proceedings, 2-6 June 2019, Urbana-Champaign, Illinois
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Seitenbereich:
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430-431
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Veranstaltungstitel:
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JCDL 2019
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Veranstaltungsort:
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Urbana-Champaign, IL
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Veranstaltungsdatum:
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June 2-6, 2019
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Herausgeber:
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Bonn, Maria
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Ort der Veröffentlichung:
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New York
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Verlag:
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ACM Press
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ISBN:
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978-1-7281-1548-1 , 978-1-7281-1547-4
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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-)
Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
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Lizenz:
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Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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Abstract:
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We present a toolkit and dataset for entity-aspect linking. The tool takes as input a sentence and provides the most relevant aspect for each mentioned entity; it is implemented in Python and available as a script and via an online demo. It is accompanied by the first large dataset of entity-aspects, comprising more than 20,000 entities manually linked to the most relevant aspect, given a sentence as context. Each is expressed in structured manner as Open Information Extraction (OIE) triples (Subject, Relation, Object), having semantic information for polarity, modality, quantity and attributions.
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BASE:
Nanni, Federico
;
Zhang, Jingyi
;
Betz, Ferdinand
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Gashteovski, Kiril
Google Scholar:
Nanni, Federico
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Zhang, Jingyi
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Betz, Ferdinand
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Gashteovski, Kiril
ORCID:
Nanni, Federico  ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2484-4331, Zhang, Jingyi, Betz, Ferdinand and Gashteovski, Kiril
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