Graph clustering for natural language processing


Ustalov, Dmitry


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DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.1161505
URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/46524
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-465240
Dokumenttyp: Präsentation auf Konferenz
Erscheinungsjahr: 2018
Veranstaltungstitel: Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018
Veranstaltungsort: St Petersburg, Russia
Veranstaltungsdatum: October 17-19, 2018
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
310 Statistik
Abstract: Graph-based representations are proven to be an effective approach for a variety of Natural Language Processing (NLP) tasks. Graph clustering makes it possible to extract useful knowledge by exploiting the implicit structure of the data. In this tutorial, we will present several efficient graph clustering algorithms, show their strengths and weaknesses as well as their implementations and applications. Then, the evaluation methodology in unsupervised NLP tasks will be discussed.




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