Bei der Informationsextraktion (IE) geht es um die automatische Extraktion von Information aus Volltexten. Die Anwendungen erstrecken sich von der Unterstützung von Internet-Suchmaschinen bis hin zum automatischen Aufbau von Fachdatenbanken. Die Methoden reichen von der Analyse natürlicher Sprache über automatische Termerkennung bis zu automatischen Lernverfahren, wobei symbolische, statistische und hybride Methoden zum Einsatz kommen. Komplexe Informationsstrukturen können mit sogenannten Templates (Informationsmustern) repräsentiert werden. In der Veranstaltung werden verschiedene Anwendungen und Methoden für diverse Anwendungsdomänen betrachtet.
Inhalte:
In der Vorlesung wird zunächst der Begriff der Informationsextraktion in Abgrenzung zum Information Retrieval definiert. Dazu gehört auch, die Teilgebiete und Aufgaben der Informationsextraktion (IE) vorzustellen. Dabei wird konkret auf die einzelnen Probleme der IE eingegangen, bevor Ansätze und Verfahren zur Lösung dieser behandelt werden. Die Veranstaltungsteilnehmer werden lernen, wie die Architektur eines generischen IE-Systems aussieht, welche Komponenten es enthält, und auf welchen Ressourcen es aufbaut.
Lernziele:
Ziel ist es, die Probleme bei der automatischen Informationsextraktion aus Dokumenten zu verstehen und die notwendigen Komponenten und Ressourcen kennenzulernen.
Here is a link to the Seminar
Email Address: SubstituteMyLastName@cis.uni-muenchen.de
DFG Project: Models of Morphosyntax for Statistical Machine Translation
Thanks to Gerhard Rolletschek for help in preparing the course.
Room 165, Wednesdays, 16 to 18 (c.t.)
| Date | Topic | Reading (DO BEFORE THE MEETING!) | lecture slides |
| October 16th | Introduction to Information Extraction | slides | |
| October 23rd | History, Related Fields | Read Sarawagi: Introduction (pages 1 to 21) | slides (filename fixed) |
| October 30th | Introduction to evaluation, Rule-based NER | Read Sarawagi: Rule-based NER | slides (updated) |
| November 6th | More on learning rules for NER, evaluation, annotation | Sarawagi: Statistical NER (you are not responsible for mathematical details) | slides |
| November 13th | IR vs. IE and introduction to classification-based NER | No Reading | slides |
| November 20th | Cancelled | ||
| November 27th | Cancelled | ||
| December 4th | See the seminar page | ||
| December 11th | Decision Trees (45 Minute Lecture) and one Referat (see the seminar page) | No Reading | slides (UPDATED: FULL 90 MINUTE SLIDE SET) |
| December 18th | Relation Extraction (and before that, more on decision trees) | Sarawagi: Relationship Extraction (Chapter 4) | slides |
| January 8th | See the seminar page | ||
| January 15th | Open IE and Ontological IE | No Reading | slides |
| January 21st in 151 at 18:00 | Review for Klausur (special time/date/location!) | ||
| January 22nd | Extracting Multilingual Information | No Reading | slides |
| January 29th KLAUSUR: special location! | Klausur: Geschw. Scholl Platz 1(a) - Zimmer A 119 | ||
| April 2nd, 15:00 c.t.: NACHHOLKLAUSUR. Bitte anmelden in LSF | Oettingenstr 67, Zimmer 057 (CHANGED, NEW!) |
Literature:
Sunita Sarawagi. Information Extraction. Foundations and Trends in Databases, 1(3):261–377, 2008. Table of Contents