Abstrakt. I detta dokument beskriver vi en metod för insamling av information från stora distribuerade arkiv (t.ex. stora webbplatser) med minsta möjliga användarintervention. Metoden bygger på en kombination av informationsutvinning, informationsintegration och maskininlärningsteknik. Lärande utvinns genom att man extraherar information från strukturerade källor (t.ex. databaser och digitala bibliotek) eller en användardefinierad lexikon. Efterfrågad information används sedan för att delvis kommentera dokument. Annoterade dokument används för att bootstrap lärande för enkla information Extraction (IE) metoder, som i sin tur kommer att producera mer annotering för att kommentera fler dokument som kommer att användas för att träna mer komplexa IE motorer och så vidare. I detta dokument beskriver vi metoden och dess genomförande i Armadillo-systemet, jämför den med den aktuella tekniken och beskriver detaljerna i en implementerad ansökan. Slutligen drar vi några slutsatser och lyfter fram vissa utmaningar och framtida arbete.
I REF finns en metod baserad på en kombination av informationsutvinning, informationsintegration och maskininlärningsteknik.
Learning to Harvest Information for the Semantic Web
{'venue': 'ESWS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}