tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "A Large Multilingual Lexical Knowledge Base"

We present UWN, a large multilingual lexical knowledge base that describes the meanings and relationships of words in over 200 languages. This paper explains how link prediction, information integration and taxonomy induction methods have been used to build UWN based on WordNet and extend it with millions of named entities from Wikipedia. We additionally introduce extensions to cover lexical relationships, frame-semantic knowledge, and language data. An online interface provides human access to the data, while a software API enables applications to look up over 16 million words and names. . | UWN A Large Multilingual Lexical Knowledge Base Gerard de Melo ICSI Berkeley demelo@ Gerhard Weikum Max Planck Institute for Informatics weikum@ Abstract We present UWN a large multilingual lexical knowledge base that describes the meanings and relationships of words in over 200 languages. This paper explains how link prediction information integration and taxonomy induction methods have been used to build UWN based on WordNet and extend it with millions of named entities from Wikipedia. We additionally introduce extensions to cover lexical relationships frame-semantic knowledge and language data. An online interface provides human access to the data while a software API enables applications to look up over 16 million words and names. 1 Introduction Semantic knowledge about words and named entities is a fundamental building block both in various forms of language technology as well as in enduser applications. Examples of the latter include word processor thesauri online dictionaries question answering and mobile services. Finding semantically related words is vital for query expansion in information retrieval Gong et al. 2005 database schema matching Madhavan et al. 2001 sentiment analysis Godbole et al. 2007 and ontology mapping Jean-Mary and Kabuka 2008 . Further uses of lexical knowledge include data cleaning Kedad and Métais 2002 visual object recognition Marszalek and Schmid 2007 and biomedical data analysis Rubin and others 2006 . Many of these applications have used English-language resources like WordNet Fellbaum 1998 . 151 However a more multilingual resource equipped with an easy-to-use API would not only enable us to perform all of the aforementioned tasks in additional languages but also to explore cross-lingual applications like cross-lingual IR Etzioni et al. 2007 and machine translation Chatterjee et al. 2005 . This paper describes a new API that makes lexical knowledge about millions of items in over 200 languages .

• Báo cáo khoa học
• A Large Multilingual Lexical Knowledge Base
• Gerard de Melo
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball