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Discover Computing
Erschienen in: Discover Computing 3-4/2019

04.03.2019 | Knowledge Graphs and Semantics in Text Analysis and Retrieval

Special issue on knowledge graphs and semantics in text analysis and retrieval

verfasst von: Laura Dietz, Chenyan Xiong, Jeff Dalton, Edgar Meij

Erschienen in: Discover Computing | Ausgabe 3-4/2019

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Excerpt

Knowledge graphs are an effective way to store semantics in a structured format that is easily used by computer systems. In the past few decades, work across different research communities led to scalable knowledge acquisition techniques for building large-scale knowledge graphs. The result is the emergence of large publicly available knowledge graphs (KGs) such as DBpedia (Lehmann et al. 2014), Freebase (Bollacker et al. 2008), and others. While knowledge graphs are designed to support a wide set of different applications, this special issue focuses on the use case of text retrieval and analysis. …
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Literatur
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Xiong, C., Callan, J., & Liu, T. Y. (2017). Word-entity duet representations for document ranking. In Proceedings of the 40th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (pp. 763–772). ACM.
Metadaten
Titel
Special issue on knowledge graphs and semantics in text analysis and retrieval
verfasst von
Laura Dietz
Chenyan Xiong
Jeff Dalton
Edgar Meij
Publikationsdatum
04.03.2019
Verlag
Springer Netherlands
Erschienen in
Discover Computing / Ausgabe 3-4/2019
Print ISSN: 2948-2984
Elektronische ISSN: 2948-2992
DOI
https://doi.org/10.1007/s10791-019-09354-z

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