Mining generalized associations of semantic relations from textual web content
Traditional text mining techniques transform free text into flat bags of words representation, which does not preserve sufficient semantics for the purpose of knowledge discovery. In this paper, we present a two-step procedure to mine generalized associations of semantic relations conveyed by the te...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | JIANG, Tao, TAN, Ah-hwee, WANG, We |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2007
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/5228 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/6231/viewcontent/Mining_TKDE07.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Mining RDF metadata for generalized association rules: Knowledge discovery in the semantic web era
بواسطة: JIANG, Tao, وآخرون
منشور في: (2006) -
Learning image‐text associations
بواسطة: JIANG, Tao, وآخرون
منشور في: (2009) -
Efficient mining of intertransaction association rules
بواسطة: Tung, A.K.H., وآخرون
منشور في: (2013) -
Mining transcriptional association rules from breast cancer profile data
بواسطة: Malpani, R., وآخرون
منشور في: (2013) -
Discover, recycle and reuse frequent patterns in association rule mining
بواسطة: CONG GAO
منشور في: (2010)