Accelerating the update of knowledge base instances by detecting vital information from a document stream

Abstract : In this paper we aim at filtering documents containing timely relevant information about an entity (e.g., a person, a place, an organization) from a document stream. These documents that we call vital documents provide relevant and fresh information about the entity. The approach we propose leverages the temporal information reflected by the temporal expressions in the document in order to infer its vitality. Experiments carried out on the 2013 TREC Knowledge Base Acceleration (KBA) collection show the effectiveness of our approach compared to state-of-the-art ones.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2015), Dec 2015, Singapour, Singapore. Proceedings of WI-IAT 2015 Volume 1, pp. 173-176, 2015
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Soumis le : mardi 21 juin 2016 - 11:23:20
Dernière modification le : mercredi 23 mai 2018 - 17:58:06
Document(s) archivé(s) le : jeudi 22 septembre 2016 - 12:39:17

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Rafik Abbes, Nathalie Hernandez, Karen Pinel-Sauvagnat, Mohand Boughanem. Accelerating the update of knowledge base instances by detecting vital information from a document stream. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2015), Dec 2015, Singapour, Singapore. Proceedings of WI-IAT 2015 Volume 1, pp. 173-176, 2015. 〈hal-01334707〉

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