UniMa at SemEval-2018 Task 7 : semantic relation extraction and classification from scientific publications


Keiper, Thorsten ; Lyu, Zhonghao ; Pooladzadeh, Sara ; Xu, Yuan ; Zhang, Jingyi ; Lauscher, Anne ; Ponzetto, Simone Paolo


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DOI: https://doi.org/10.18653/v1/S18-1132
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/45623
Weitere URL: http://aclweb.org/anthology/S18-1132
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-456230
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2018
Buchtitel: The International Workshop on Semantic Evaluation - proceedings of the twelfth workshop : June 5-June 6, 2018, New Orleans, Louisiana : NAACL HLT 2018
Seitenbereich: 826-830
Veranstaltungstitel: SemEval 2018
Veranstaltungsort: New Orleans, LA
Veranstaltungsdatum: June 5-6, 2018
Herausgeber: Apidianaki, Marianna
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, PA
Verlag: Association for Computational Linguistics
ISBN: 978-1-948087-20-9
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Text Analytics for Interdisciplinary Research (Juniorprofessur) (Glavaš 2017-2021)
Lizenz: CC BY 4.0 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): scientific publication mining , natural language processing , relation extraction , relation classification , deep learning
Abstract: Large repositories of scientific literature call for the development of robust methods to extract information from scholarly papers. This problem is addressed by the SemEval 2018 Task 7 on extracting and classifying relations found within scientific publications. In this paper, we present a feature-based and a deep learning-based approach to the task and discuss the results of the system runs that we submitted for evaluation.




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