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Zhou, Yiwei [VerfasserIn]; Demidova, Elena [VerfasserIn]; Cristea, Alexandra I. [VerfasserIn]; Cardoso, Jorge [VerfasserIn]; Guerra, Francesco [VerfasserIn]; Houben, Geert-Jan [VerfasserIn]; Pinto, Alexandre Miguel [VerfasserIn]; Velegrakis, Yannis [VerfasserIn]

Analysing entity context in multilingual wikipedia to support entity-centric retrieval applications - [published Version]

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  • Medientyp: E-Artikel; Sonstige Veröffentlichung
  • Titel: Analysing entity context in multilingual wikipedia to support entity-centric retrieval applications
  • Beteiligte: Zhou, Yiwei [VerfasserIn]; Demidova, Elena [VerfasserIn]; Cristea, Alexandra I. [VerfasserIn]; Cardoso, Jorge [VerfasserIn]; Guerra, Francesco [VerfasserIn]; Houben, Geert-Jan [VerfasserIn]; Pinto, Alexandre Miguel [VerfasserIn]; Velegrakis, Yannis [VerfasserIn]
  • Erschienen: Heidelberg : Springer Verlag, 2015
  • Erschienen in: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources ; Lecture Notes in Computer Science ; 9398
  • Ausgabe: published Version
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.15488/3784; https://doi.org/10.1007/978-3-319-27932-9_17
  • ISBN: 978-3-319-27931-2; 978-3-319-27932-9
  • Schlagwörter: Support entities ; Retrieval applications ; Multi-national corporations ; Cross-lingual information ; Computational linguistics ; Semantics ; Arches ; On-line communities ; Search engines ; Graphic methods ; Entity contexts ; Graph-based ; Konferenzschrift ; Websites ; Systematic analysis
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Representation of influential entities, such as famous people and multinational corporations, on the Web can vary across languages, reflecting language-specific entity aspects as well as divergent views on these entities in different communities. A systematic analysis of languagespecific entity contexts can provide a better overview of the existing aspects and support entity-centric retrieval applications over multilingual Web data. An important source of cross-lingual information about influential entities is Wikipedia — an online community-created encyclopaedia — containing more than 280 language editions. In this paper we focus on the extraction and analysis of the language-specific entity contexts from different Wikipedia language editions over multilingual data. We discuss alternative ways such contexts can be built, including graph-based and article-based contexts. Furthermore, we analyse the similarities and the differences in these contexts in a case study including 80 entities and five Wikipedia language editions.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang