GI LogoGI Logo
  • Anmelden
Digitale Bibliothek
    • Gesamter Bestand

      • Bereiche & Sammlungen
      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
    • Diese Sammlung

      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
Digital Bibliothek der Gesellschaft für Informatik e.V.
GI-DL
    • English
    • Deutsch
  • Deutsch 
    • English
    • Deutsch
Dokumentanzeige 
  •   Startseite
  • Fachbereiche
  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • KI - Künstliche Intelligenz
  • Künstliche Intelligenz 30(2) - Juni 2016
  • Dokumentanzeige
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  •   Startseite
  • Fachbereiche
  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • KI - Künstliche Intelligenz
  • Künstliche Intelligenz 30(2) - Juni 2016
  • Dokumentanzeige

Extracting Semantics from Unconstrained Navigation on Wikipedia

Autor(en):
Niebler, Thomas [DBLP] ;
Schlör, Daniel [DBLP] ;
Becker, Martin [DBLP] ;
Hotho, Andreas [DBLP]
Zusammenfassung
Semantic relatedness between words has been successfully extracted from navigation on Wikipedia pages. However, the navigational data used in the corresponding works are sparse and expected to be biased since they have been collected in the context of games. In this paper, we raise this limitation and explore if semantic relatedness can also be extracted from unconstrained navigation. To this end, we first highlight structural differences between unconstrained navigation and game data. Then, we adapt a state of the art approach to extract semantic relatedness on Wikipedia paths. We apply this approach to transitions derived from two unconstrained navigation datasets as well as transitions from WikiGame and compare the results based on two common gold standards. We confirm expected structural differences when comparing unconstrained navigation with the paths collected by WikiGame. In line with this result, the mentioned state of the art approach for semantic extraction on navigation data does not yield good results for unconstrained navigation. Yet, we are able to derive a relatedness measure that performs well on both unconstrained navigation data as well as game data. Overall, we show that unconstrained navigation data on Wikipedia is suited for extracting semantics.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Niebler, T., Schlör, D., Becker, M. & Hotho, A., (2016). Extracting Semantics from Unconstrained Navigation on Wikipedia.   KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 30, No. 2. Springer. (S. 163-168). DOI: 10.1007/s13218-015-0417-5
@article{mci/Niebler2016,
author = {Niebler, Thomas AND Schlör, Daniel AND Becker, Martin AND Hotho, Andreas},
title = {Extracting Semantics from Unconstrained Navigation on Wikipedia},
journal = {KI - Künstliche Intelligenz},
volume = {30},
number = {2},
year = {2016},
,
pages = { 163-168 } ,
doi = { 10.1007/s13218-015-0417-5 }
}

Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.1007/s13218-015-0417-5

Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken

Mehr Information

DOI: 10.1007/s13218-015-0417-5
ISSN: 1610-1987
Datum: 2016
Typ: Text/Journal Article

Keywords

  • Semantic web
  • Usage analysis
Sammlungen
  • Künstliche Intelligenz 30(2) - Juni 2016 [18]

Zur Langanzeige


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.

 

 


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.