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Decoding Wikipedia Categories for Knowledge Acquisition

机译：解码维基百科类别的知识获取

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This paper presents an approach to acquire knowledge from Wikipedia categories and the category network. Many Wikipedia categories have complex names which reflect human classification and organizing instances, and thus encode knowledge about class attributes, taxonomic and other semantic relations. We decode the names and refer back to the network to induce relations between concepts in Wikipedia represented through pages or categories. The category structure allows us to propagate a relation detected between constituents of a category name to numerous concept links. The results of the process are evaluated against ResearchCyc and a subset also by human judges. The results support the idea that Wikipedia category names are a rich source of useful and accurate knowledge.
机译：本文提出了一种从维基百科类别和类别网络获取知识的方法。许多维基百科类别具有复杂的名称，反映了人为分类和组织实例，从而编码了关于类属性，分类和其他语义关系的知识。我们解码名称并转向网络，以引起通过页面或类别代表的维基百科的概念之间的关系。类别结构允许我们在类别名称的组成部分之间传播到众多概念链路之间的关系。该过程的结果因人类法官对研究CYC和子集进行评估。结果支持维基百科类别名称是有用和准确知识的丰富来源。

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