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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Finding Relevant Relations in Relevant Documents

verfasst von : Michael Schuhmacher, Benjamin Roth, Simone Paolo Ponzetto, Laura Dietz

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This work studies the combination of a document retrieval and a relation extraction system for the purpose of identifying query-relevant relational facts. On the TREC Web collection, we assess extracted facts separately for correctness and relevance. Despite some TREC topics not being covered by the relation schema, we find that this approach reveals relevant facts, and in particular those not yet known in the knowledge base DBpedia. The study confirms that mention frequency, document relevance, and entity relevance are useful indicators for fact relevance. Still, the task remains an open research problem.

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Fußnoten
1
Dataset and additional information is available at http://​relrels.​dwslab.​de.
 
5
We chose \(\ge 3\) in order to be above the median of the number of sentences per fact, which is 2.
 
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Metadaten
Titel
Finding Relevant Relations in Relevant Documents
verfasst von
Michael Schuhmacher
Benjamin Roth
Simone Paolo Ponzetto
Laura Dietz
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-319-30670-4

Electronic ISBN: 978-3-319-30671-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30671-1_49

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    Bildnachweise