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
Tutor: Tobias Eder
Email Address: tobias.eder@in.tum.de
Room BU101, Wednesdays, 16 to 18 (c.t.)
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| Date | Topic | Reading (BEFORE THE NEXT MEETING!) | Lecture slides | |
| October 16th | Introduction to Information Extraction | Read Sarawagi: Introduction (pages 1 to 21) | pptx pdf | |
| October 23rd | History/Related Fields, Sources, Regular Classes | Read Sarawagi: Rule-based (Chapter 2) | pptx pdf | |
| October 30th | Introduction to Evaluation, Rule-based NER | pptx pdf | ||
| November 6th | More evaluation, IE Tasks, Annotation, Intro Classification-based NER | Read Sarawagi: Statistical Methods (Chapter 3) | pptx pdf | |
| November 13th | Decision Trees | pptx pdf | ||
| November 27th | Linear Models | Read Sarawagi: Statistical Methods (Chapter 3), this time with the math | pptx pdf | |
| December 4th | Neural Networks and Word Embeddings (see also the slides at the very end of the PDF) | |||
| December 11th | Neural Networks for NER, Viktor Hangya | |||
| December 18th | Sentiment Analysis, Dario Stojanovski | pptx pdf | ||
| January 8th | Relation Extraction, Matthias Huck | Read Sarawagi: Relationship Extraction | ||
| January 15th | Event Extraction and Multimodal Extraction | pptx pdf | ||
| January 22nd | Open IE, Matthias Huck | |||
| January 29th | REVIEW | |||
| February 5th | NO CLASS (by student request the Klausur was moved to the 12th!) | |||
| February 12th | Klausur (LOCATION Hauptgebäude D 209, bring blank paper!) |
Literature:
Sunita Sarawagi. Information Extraction. Foundations and Trends in Databases, 1(3):261–377, 2008. Table of Contents