Entitätserkennung in Textdokumenten durch Faktorisierung der Wikipedia

Die voranschreitende Digitalisierung führt zu immer größeren Mengen an verfügbaren Daten. Diese Flut an Daten macht es bereits heute für Menschen, ohne geeignete Computeruntersützung, unmöglich ihren Wissensbedarf adäquat zu stillen. Im vorliegenden Buch wird ein informationstechnisches Verfahren zur Nutzung des latent vorhandenen Wissens in der Wikipedia beschrieben. Mittels dieses latent vorhandenen Wissens können Textstellen zu eindeutigen Entitäten disambiguiert werden, was die Grundlage für die semantische Annotation von Texten liefert. Durch die semantische Annotation können Texte nachfolgend auch durch Computer interpretiert werden, sodass in einem weiteren Schritt andere relevante Texte gefunden und dem Benutzer angezeigt werden können.

Autorentext
Steffen Thoma (*1988 in Schwäbisch Hall) absolvierte sein Bachelor- und Masterstudium im Studiengang Informationswirtschaft am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), welches er 2014 mit Auszeichnung abschloss.

Klappentext
Die voranschreitende Digitalisierung führt zu immer größeren Mengen an verfügbaren Daten. Diese Flut an Daten macht es bereits heute für Menschen, ohne geeignete Computeruntersützung, unmöglich ihren Wissensbedarf adäquat zu stillen. Im vorliegenden Buch wird ein informationstechnisches Verfahren zur Nutzung des latent vorhandenen Wissens in der Wikipedia beschrieben. Mittels dieses latent vorhandenen Wissens können Textstellen zu eindeutigen Entitäten disambiguiert werden, was die Grundlage für die semantische Annotation von Texten liefert. Durch die semantische Annotation können Texte nachfolgend auch durch Computer interpretiert werden, sodass in einem weiteren Schritt andere relevante Texte gefunden und dem Benutzer angezeigt werden können.

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