Von Daten zu Wissen: Wie statistische Methoden zur Informationsextraktion beim automatischen Generieren von semantischen Wissensbasen zum Einsatz kommen

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Montag, 16.11.2015, 18:30 Uhr,
Hörsaal 13 (H13) der Uni Ost

Vortrag von Prof. Dr. Martin Theobald,
Institut für Datenbanken und Informationssysteme, Universität Ulm

Große semantische Wissensbasen wie DBpedia, YAGO oder Google’s Knowledge Graph speichern reichhaltige Informationen zwischen Entitäten wie Personen, Organisationen oder Orten sowie deren Beziehungen zueinander. Diese Beziehungen bilden einen reichhaltigen Graphen an Verknüpfungen, über den wir beispielsweise herausfinden können, was Angela Merkel und der Dalai Lama miteinander gemeinsam haben, oder welche Form von Proteasen das HIV-Virus blockieren können. Vorreiter einer neuen Generation von wissensbasierten Suchmaschinen sind Wolfram Alpha oder IBM’s Watson, welche Milliarden von Fakten aus verschiedenen Internetquellen wie Wikipedia, PubMed und vielen weiteren, frei verfügbaren Quellen extrahieren. Dieser Vortrag bietet einen Überblick über aktuelle, sowohl statistische als auch regelbasierte Methoden der Informationsextraktion, die im Rahmen der YAGO-Wissensbasis zum Einsatz kommen.

Prof. Dr. Martin Theobald

 

 

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