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Large-Scale Pattern-Based Information Extraction from the World Wide Web

Blohm, Sebastian

Abstract:

Extracting information from text is the task of obtaining structured, machine-processable facts from information that is mentioned in an unstructured manner. It thus allows systems to automatically aggregate information for further analysis, efficient retrieval, automatic validation, or appropriate visualization. This work explores the potential of using textual patterns for Information Extraction from the World Wide Web.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000015694
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2010
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-479-9
urn:nbn:de:0072-156949
KITopen-ID: 1000015694
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang VII, 236 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten 22.01.2010
Schlagwörter Information Extraction, Data Mining, Pattern Induction, Web Mining, Machine Learning
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Studer, R.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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