• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Human Language Technology. Challenges for Computer Science and Linguistics: Exploiting Wikipedia-Based Information-Rich Taxonomy for Extracting Location, Creator and Membership Related Information for ConceptNet Expansion
  • Beteiligte: Krawczyk, Marek; Rzepka, Rafal; Araki, Kenji
  • Erschienen: Springer International Publishing, 2018
  • Erschienen in: Human Language Technology. Challenges for Computer Science and Linguistics
  • Umfang: 262-274
  • Sprache: Nicht zu entscheiden
  • DOI: 10.1007/978-3-319-93782-3_19
  • ISSN: 0302-9743; 1611-3349
  • Anmerkungen: