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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Extracting Event-Related Information from Article Updates in Wikipedia

verfasst von : Mihai Georgescu, Nattiya Kanhabua, Daniel Krause, Wolfgang Nejdl, Stefan Siersdorfer

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Wikipedia is widely considered the largest and most up-to-date online encyclopedia, with its content being continuously maintained by a supporting community. In many cases, real-life events like new scientific findings, resignations, deaths, or catastrophes serve as triggers for collaborative editing of articles about affected entities such as persons or countries. In this paper, we conduct an in-depth analysis of event-related updates in Wikipedia by examining different indicators for events including language, meta annotations, and update bursts. We then study how these indicators can be employed for automatically detecting event-related updates. Our experiments on event extraction, clustering, and summarization show promising results towards generating entity-specific news tickers and timelines.

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Metadaten
Titel
Extracting Event-Related Information from Article Updates in Wikipedia
verfasst von
Mihai Georgescu
Nattiya Kanhabua
Daniel Krause
Wolfgang Nejdl
Stefan Siersdorfer
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-36973-5_22