Zhou, Y.; Demidova, E.; Cristea, A.I.: Analysing entity context in multilingual wikipedia to support entity-centric retrieval applications. In: Cardoso, J.; Guerra, F.; Houben, G.; Pinto, A.; Velegrakis, Y. (Eds.): Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources. Heidelberg : Springer Verlag, 2015 (Lecture Notes in Computer Science ; 9398), S. 197-208. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-27932-9_17
Zusammenfassung: | |
Representation of influential entities, such as famous people and multinational corporations, on the Web can vary across languages, reflecting language-specific entity aspects as well as divergent views on these entities in different communities. A systematic analysis of languagespecific entity contexts can provide a better overview of the existing aspects and support entity-centric retrieval applications over multilingual Web data. An important source of cross-lingual information about influential entities is Wikipedia — an online community-created encyclopaedia — containing more than 280 language editions. In this paper we focus on the extraction and analysis of the language-specific entity contexts from different Wikipedia language editions over multilingual data. We discuss alternative ways such contexts can be built, including graph-based and article-based contexts. Furthermore, we analyse the similarities and the differences in these contexts in a case study including 80 entities and five Wikipedia language editions. | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY-NC 3.0 Unported |
Publikationstyp: | BookPart |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2015 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Fakultät für Elektrotechnik und Informatik |
Pos. | Land | Downloads | ||
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Anzahl | Proz. | |||
1 | Germany | 141 | 71,57% | |
2 | United States | 23 | 11,68% | |
3 | China | 6 | 3,05% | |
4 | No geo information available | 4 | 2,03% | |
5 | Iran, Islamic Republic of | 3 | 1,52% | |
6 | United Kingdom | 3 | 1,52% | |
7 | Vietnam | 2 | 1,02% | |
8 | Russian Federation | 2 | 1,02% | |
9 | Canada | 2 | 1,02% | |
10 | Austria | 2 | 1,02% | |
andere | 9 | 4,57% |
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