Distinguishing general concepts from individuals: an automatic coarse-grained classifier

Détails

ID Serval
serval:BIB_3A11097C08BE
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Collection
Publications
Institution
Titre
Distinguishing general concepts from individuals: an automatic coarse-grained classifier
Titre de la conférence
16th International conference on knowledge engineering and knowledge management knowledge patterns, Acitrezza, 2008. Poster and demo proceedings
Auteur⸱e⸱s
Picca D.
Organisation
EKAW 2008
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2008
Pages
63-65
Langue
anglais
Notes
Picca:2008db
Résumé
Named entity recognizers are unable to distinguish if a term is a general concept as "scientist" or an individual as "Einstein". In this paper we explore the possibility to reach this goal combining two basic approaches: (i) Super Sense Tagging (SST) and (ii) YAGO. Thanks to these two powerful tools we could automatically create a corpus set in order to train the SuperSense Tagger. The general F1 is over 76% and the model is publicly available.
Création de la notice
31/03/2009 15:24
Dernière modification de la notice
20/08/2019 14:29
Données d'usage