Skip to main content

2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hierarchical Topic Term Extraction for Semantic Annotation in Chinese Bulletin Board System

verfasst von : Xiaoyuan Wu, Shen Huang, Jie Zhang, Yong Yu

Erschienen in: The Semantic Web – ASWC 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

With the current growing interest in the Semantic Web, the demand for ontological data has been on the verge of emergency. Currently many structured and semi-structured documents have been applied for ontology learning and annotation. However, most of the electronic documents on the web are plain-text, and these texts are still not well utilized for the Semantic Web. In this paper, we propose a novel method to automatically extract topic terms to generate a concept hierarchy from the data of Chinese Bulletin Board System (BBS), which is a collection of plain-text. In addition, our work provides the text source associated with the extracted concept as well, which could be a perfect fit for the semantic search application that makes a fusion of both formal and implicit semantics. The experimental results indicate that our method is effective and the extracted concept hierarchy is meaningful.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Metadaten
Titel
Hierarchical Topic Term Extraction for Semantic Annotation in Chinese Bulletin Board System
verfasst von
Xiaoyuan Wu
Shen Huang
Jie Zhang
Yong Yu
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11836025_4