21.3940, Books: Computational Linguistics: Geierhos

Wed Oct 6 03:34:09 UTC 2010

LINGUIST List: Vol-21-3940. Tue Oct 05 2010. ISSN: 1068 - 4875.

Subject: 21.3940, Books: Computational Linguistics: Geierhos

Moderators: Anthony Aristar, Eastern Michigan U <aristar at linguistlist.org>
            Helen Aristar-Dry, Eastern Michigan U <hdry at linguistlist.org>

Reviews: Monica Macaulay, U of Wisconsin-Madison  
Eric Raimy, U of Wisconsin-Madison  
Joseph Salmons, U of Wisconsin-Madison  
Anja Wanner, U of Wisconsin-Madison  
       <reviews at linguistlist.org> 

Homepage: http://linguistlist.org/

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Editor for this issue: Fatemeh Abdollahi <fatemeh at linguistlist.org>
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1)
Date: 21-Sep-2010
From: Ulrich Lueders < lincom.europa at t-online.de >
Subject: BiographIE: Geierhos

-------------------------Message 1 ---------------------------------- 
Date: Tue, 05 Oct 2010 23:32:59
From: Ulrich Lueders [lincom.europa at t-online.de]
Subject: BiographIE: Geierhos

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Title: BiographIE 
Subtitle: Klassifikation und Extraktion karrierespezifischer Informationen 
Series Title: Linguistic Resources for Natural Language Processing 05  

Publication Year: 2010 
Publisher: Lincom GmbH
	   http://www.lincom.eu

Author: Michaela Geierhos

Paperback: ISBN:  9783862880133 Pages: 286 Price: Europe EURO 69.60

Abstract:

Das wesentliche Ziel der vorliegenden Publikation ist die Erstellung von
sprachspezifischen Modulen im Bereich der Biographischen
InformationsExtraktion (BiographIE). Unter Informationsextraktion verstehen
wir die automatisierte Analyse von Dokumenten im Hinblick auf das Entdecken
und Normalisieren von semantisch interessanten Entitäten und deren
Eigenschaften.

Das Hauptgewicht der Arbeit liegt auf sehr detaillierten und umfangreichen
linguistischen Grammatiken im Bereich der Beschreibung von Personen und
deren Beziehungen zu anderen relevanten Entitäten (z.B. Organisationen,
Orte, Datums- und Zeitangaben) in Texten. Neben den öffentlichen und
privaten Eigenschaften von Personen (Geburtsdatum, Nationalität etc.)
sollen vor allem alle biographisch relevanten Attribute aus Texten
extrahiert werden können. Dazu gehören in erster Linie berufliche
Werdegänge, Anstellungsverhältnisse, Rollen in Firmen und ähnliche
Eigenschaften. Da alle diese Attribute in unzählbar verschiedenen Formen
ausgedrückt werden können, müssen sehr umfangreiche Lexika und sehr
detaillierte grammatische Beschreibungen erstellt werden. Dies geschieht
hauptsächlich bei der systematischen Evaluierung von Korpora. Je
umfangreicher diese sind, desto adäquater werden die erstellten Grammatiken
sein. Im Gegensatz zu den heute üblichen statistischen, auf maschinellem
Lernen basierenden Verfahren setzen wir auch umfangreiche semi-automatisch
erstellte, linguistische Module ein, die dann durch systematische
Evaluierung auf Korpora schnell ergänzt und verbessert werden können.

Basierend auf unseren Extraktionsmethoden ist es nun möglich, im Bereich
der semantischen Suche deutliche Fortschritte zu machen. Insbesondere
Personensuchmaschinen können sich unsere detaillierten Analysemethoden zu
Nutze machen, um beispielsweise zu ermitteln, wer in welcher Funktion bei
welcher Firma von wann bis wann beschäftigt war.

We present some linguistic and modeling aspects of our system BiographIE
(Biographical Information Extraction) dedicated to the extraction of
biographical information from business news in English. The concept of
biographical events (such as birth, marriage and career) is defined by
predicative relations linking several arguments out of which one is
obligatory characterized by the object class . Our approach is to
describe these types of relations by means of local grammars and
specialized electronic dictionaries. Our results show that this technique
seems feasible and allows us to extend our studies to the analysis of new
genres of text. 

Linguistic Field(s): Computational Linguistics

Written In: German, Standard  (deu)

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