Denna uppsats beskriver hur man automatiskt korsreferens dokument med Wikipedia: den största kunskapsbasen någonsin känt. Det förklarar hur maskininlärning kan användas för att identifiera viktiga termer inom ostrukturerad text, och berika den med länkar till lämpliga Wikipedia artiklar. Den resulterande länkdetektorn och disambiguatorn presterar mycket bra, med recall och precision på nästan 75%. Denna prestanda är konstant om systemet utvärderas på Wikipedia artiklar eller "riktiga världen" dokument. Detta arbete har konsekvenser långt utöver att berika dokumenten med förklarande länkar. Den kan ge strukturerad kunskap om alla ostrukturerade fragment av text. Alla uppgifter som för närvarande behandlas med påsar med ordindexering, klusterbildning, hämtning och sammanfattning för att nämna några-kan använda de tekniker som beskrivs här för att dra på ett stort nätverk av begrepp och semantik.
Författarna i REF presenterade en alternativ strategi med hjälp av maskininlärning för att identifiera viktiga termer i ostrukturerade dokument och berika dem med länkar till lämpliga Wikipedia-artiklar.
Learning to link with wikipedia
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}