Finding relevant relations in relevant documents


Schuhmacher, Michael ; Roth, Benjamin ; Ponzetto, Simone Paolo ; Dietz, Laura


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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-30671-1_49
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41295
Weitere URL: http://web.informatik.uni-mannheim.de/dietz/relrel...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-412959
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2016
Buchtitel: Advances in Information Retrieval : 38th European Conference on IR Research, ECIR 2016, Padua, Italy, March 20-23, 2016. Proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 9626
Seitenbereich: 654-660
Veranstaltungstitel: 38th European Conference on IR Research, ECIR 2016
Veranstaltungsort: Padua, Italy
Veranstaltungsdatum: March 20-23, 2016
Herausgeber: Ferro, Nicola
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-319-30670-4 , 978-3-319-30671-1
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
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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