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Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach - Couverture souple

 
9783031007842: Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach
  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2018
  • ISBN 10 3031007840
  • ISBN 13 9783031007842
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages200

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ISBN 10 :  1681733927 ISBN 13 :  9781681733920
Editeur : Morgan & Claypool Publishers, 2018
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Ren, Xiang; Han, Jiawei
Edité par Springer, 2018
ISBN 10 : 3031007840 ISBN 13 : 9783031007842
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ISBN 10 : 3031007840 ISBN 13 : 9783031007842
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investigate the principles and methodologies of mining structures of factual knowledge (e.g., entities and their relationships) from massive, unstructured text corpora. Departing from many existing structure extraction methods that have heavy reliance on human annotated data for model training, our effort-light approach leverages human-curated facts stored in external knowledge bases as distant supervision and exploits rich data redundancy in large text corpora for context understanding. This effort-light mining approach leads to a series of new principles and powerful methodologies for structuring text corpora, including (1) entity recognition, typing and synonym discovery, (2) entity relation extraction, and (3) open-domain attribute-value mining and information extraction. This book introduces this new research frontier and points out some promising research directions. 200 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783031007842

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Ren, Xiang; Han, Jiawei
Edité par Springer, 2018
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Jiawei Han
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investigate the principles and methodologies of mining structures of factual knowledge (e.g., entities and their relationships) from massive, unstructured text corpora. Departing from many existing structure extraction methods that have heavy reliance on human annotated data for model training, our effort-light approach leverages human-curated facts stored in external knowledge bases as distant supervision and exploits rich data redundancy in large text corpora for context understanding. This effort-light mining approach leads to a series of new principles and powerful methodologies for structuring text corpora, including (1) entity recognition, typing and synonym discovery, (2) entity relation extraction, and (3) open-domain attribute-valuemining and information extraction. This book introduces this new research frontier and points out some promising research directions. N° de réf. du vendeur 9783031007842

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investiga. N° de réf. du vendeur 608129170

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