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