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  ENTYFI: A System for Fine-grained Entity Typing in Fictional Texts

Chu, C. X., Razniewski, S., & Weikum, G. (2020). ENTYFI: A System for Fine-grained Entity Typing in Fictional Texts. In Q. Liu, & D. Schlangen (Eds.), The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 100-106). Stroudsburg, PA: ACM. doi:10.18653/v1/2020.emnlp-demos.14.

Item is

Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {ENTYFI}: {A} System for Fine-grained Entity Typing in Fictional Texts

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Chu, Cuong Xuan1, Autor           
Razniewski, Simon1, Autor           
Weikum, Gerhard1, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2020
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Chu_EMNLP20
URI: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-demos.14/
DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-demos.14
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
Veranstaltungsort: Online
Start-/Enddatum: 2020-11-16 - 2020-11-20

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
  Kurztitel : EMNLP 2020
  Untertitel : Proceedings of Systems Demonstrations
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Liu, Qun1, Herausgeber
Schlangen, David1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Stroudsburg, PA : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 100 - 106 Identifikator: ISBN: 978-1-952148-62-0