KnowNet: A proposal for building highly connected and dense knowledge bases from the web
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/10405
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper presents a new fully automatic method for building highly dense and accurate knowledge bases from existing semantic resources. Basically, the method uses a wide-coverage and accurate nowledge-based Word Sense Disambiguation algorithm to assign the most appropriate senses to large sets of topically related words acquired from the web.
KnowNet, the resulting knowledge-base which connects large sets of semantically-related concepts is a major step towards the autonomous acquisition of knowledge from raw corpora. In fact, KnowNet is several times larger than any available knowledge resource encoding relations between synsets, and the knowledge KnowNet contains outperform any other resource when is empirically evaluated in a common multilingual framework.
CitacióCuadros, M.; Rigau, G. KnowNet: A proposal for building highly connected and dense knowledge bases from the web. A: Symposium on Semantics in Systems for Text Processing. "First Symposium on Semantics in Systems for Text Processing". Venècia: 2008, p. 1-8.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
KnowNet a proposal for building ....pdf | 131,6Kb | Visualitza/Obre |