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Grading Knowledge: Extracting Degree Information from Texts (Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence) [Englisch] [Taschenbuch]

Steffen Staab

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Kurzbeschreibung

13. Juni 2008 0387205756 978-3540669340 1999
If you are sitting in a basement room without a view — not to mention the bars in front of the windows — and writing a book, then you better have good company. I had the best company you could imagine. Waltraud Hiltl, Katja Markert, Martin Romacker, Klemens Schnattinger, Andreas Klee and I shared very little o?ce space, but plenty of chocolate, co?ee, champagne, and enthusiasm for our research. North German coolness and creativity sprang mostly from my colleagues in the second ?oor. I learned a lot from and laughed a lot with Nobi Br¨oker, Susanne (Sue) Schacht, Manfred Klenner, Peter Neuhaus, Stefan Schulz, and Michael Strube. I thank my friend and partner Angela R¨osch for motivational and te- nical support and for living together with someone who cares about strange things, works too much and does not improve in any way over the years. Special thanks go to my family who sometimes wondered what was going on when I started talking enthusiastically about “semantics”, but they never let wane their encouragement for me. Kornel Marco provided great service by implementing parts of the system presented in this book. Joe Bush helped me polish up the text with his capabilities as an American native speaker. Remaining errors are entirely my fault and due to my lack of diligence. This book would not have seen the light of day without the dissertation grant through the Graduiertenkolleg “Menschliche & Maschinelle Intelligenz” funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG).

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Produktbeschreibungen

Synopsis

This book develops concise and comprehensive concepts for extracting degree information from natural language texts. First, an overview of the ParseTalk information extraction system is given. Then, from the review of relevant linguistic literature, the author derives two distinct categories of natural language degree expressions and proposes knowledge-intensive algorithms to handle their analyses in the ParseTalk system. Moreover, for inferencing the author generalizes from well-known constraint propagation mechanisms. The concepts and methods developed are applied to text domains from medical diagnosis and information technology magazines. The conclusion of the book gives an integration of all three levels of understanding resulting in more advanced and more efficient information extraction mechanisms.

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