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2019年第13届国际公务员制度委员会：美国加利福尼亚州纽波特海滩

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第十三届IEEE语义计算国际会议，ICSC 2019，美国加利福尼亚州纽波特海滩，2019年1月30日至2月1日。电气与电子工程师协会 2019，国际标准图书编号978-1-5386-6783-5

第1部分：语义搜索与查询

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  - conf/semco/AlwisDPST19
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拉赫鲁·德·阿尔维斯,Achala Dissanayake公司,Manujith托盘,卡拉娜·德·席尔瓦,北洋鸡Thayasivam:
通过利用表实体行为从Web表中提取关系。 1-6
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杉杉江,托马斯·哈格利恩,玛丽特·纳特维格,李靖岳:
基于本体的开放式政府数据语义搜索。 7-15
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巴勃罗·托雷斯-特拉蒙,莫汉·蒂米尔西纳,科诺·海斯:
一种基于扩散的实体搜索方法。 16-23
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马哈穆杜尔·哈桑,斯里维迪亚·班萨尔:
使用Apache Spark实现高效分布式RDF查询的数据分区方案。 24-31

第2部分：语义学习1

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普拉巴卡尔·古普塔,Shaktisingh Shekhawat公司,凯沙夫·库马尔:
基于单词嵌入的字幕机器翻译无参考语料库无监督质量评估。 32-38
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Jhih-Sheng Fan先生,穆扬（Mu Yang）,彭慧娴（音译）,马伟云:
HWE：具有异构特征的单词嵌入。 39-46
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  - conf/semco/AltschulerB19
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迈克尔·阿尔舒勒,迈克尔·布卢德古德:
基于F测度预测变化的文本分类停止主动学习。 47-54
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拉辛德里·佩雷拉,塔玛莎·马莱帕提拉纳,亚萨西·阿贝辛格,尤姆娜·阿尔巴尔,北洋鸡Thayasivam:
通用和特定领域单词嵌入的合并，用于改进层次方面聚合。 55-62

第三部分：语义应用1

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德米特里·鲁西诺夫,纳德扎达·普什尼纳:
结合神经网络和模式匹配进行本体挖掘——一种受元学习启发的方法。 63-70
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魏华·詹姆斯·李,Oshani Seneviratne公司,埃文·巴顿,拉拉娜·卡加尔:
用于开发数据密集型移动应用程序的语义平台。 71-78
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马里恩·施拉赫恩,弗洛里斯·贝克斯:
噪声用户生成的执法数据中语义关系的提取。 79-86
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莎米拉·马尼,Sourabh Vasant Gothe公司,Sourav Ghosh公司,阿杰·库马尔·米什拉,Prakhar Kulshreshtha公司,巴加维M,穆图·库马兰:
移动设备的实时优化N-Gram。 87-92

第4部分：语义描述

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卡罗琳·萨比,穆罕默德·埃尔马迪,苗条的阿卜杜纳德:
基于阿拉伯语-英语混合代码数据的命名实体识别。 93-97
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安德烈·庞普,约翰内斯·利普,托拜厄斯·梅森:
你错过了一个概念！通过不断发展的本体增强基于本体的数据访问。 98-105

第5.1节：语义学习

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瓦姆西·克里希纳,斯里坎斯·穆吉加,卡利安·查克拉瓦尔蒂,维贾亚南达J:
临床词汇的分布语义。 106-109
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谢尔佐德·哈基莫夫,苏菲安·杰巴拉,菲利普·西米亚诺:
评估针对知识库问题回答的深度学习方法的架构选择。 110-113
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维贾伊·道尔塔尼,拉斯吉多·尼奥,Young joo Chung（钟英珠）:
基于属性概念覆盖最大化的产品描述无监督提取摘要。 114-117
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伊斯梅尔·阿里,奥斯汀·梅尔顿:
基于图形的文本语义学习、表示和增长：系统综述。 118-123
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沃尔特·盖里奇,艾曼纽尔·阿古,Elke A.Rundensteiner公司:
使用基于自动编码器的异常检测方法对不平衡数据集中的抑郁症进行分类。 124-127
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艾哈迈特·梅利赫·巴斯布,穆斯塔法·塞尔特:
使用卷积神经网络的空间金字塔池进行声场景分类。 128-131

第5.2节：语义挖掘及其应用

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石川恺（Kai Ishikawa）,Hiroya Takamura高村,Manabu Okumura公司:
用于事件块金检测的多种编码的动态集成。 132-137
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  - conf/semco/KuhrWM19
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费利克斯·库尔,比亚恩·维滕,拉尔夫·莫勒:
Corpus-Driven注释扩展。 138-141
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  - conf/semco/HashmiB19
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赛义德·乌萨马·哈什米,阿杰·班萨尔:
非结构化文本数据的信息提取与可视化。 142-145
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  - conf/semco/PouriyehACAKA19公司
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塞耶达明·波里耶,迈赫迪·阿拉赫亚里,龚诚,哈米德·雷萨·阿拉布尼亚,Krys J.Kochut公司,毛里齐奥·阿佐里:
R-LDA：使用基于知识的主题建模分析RDF数据集。 146-149
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  - conf/semco/LaBouveS19公司
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埃里克·拉布夫,卢博米尔·斯坦切夫:
结合词类、术语邻近性和查询扩展进行文档检索。 150-153
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  - conf/semco/PengWS19
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Huaijin Peng公司,王静（音译）,沈启伟（Qiwei Shen）:
使用潜在特征向量表示改进文本模型。 154-157

第5.3节：语义应用II

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  - conf/semco/MannaN19
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苏坎亚·曼纳,中井春人:
词嵌入对分类器的有效性：一个Tweet案例研究。 158-161
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  - conf/seco/MadiK19公司
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纳赛尔·阿尔·马迪,贾维德·汗:
阅读过程中词性和语义意义对语义构建的影响建模。 162-165
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  - conf/semco/ReisEAH19
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/ReisEAH19
鲁汉·多斯·里斯,马库斯·恩德勒,维托·皮涅罗·德·阿尔梅达,爱德华·赫尔曼·海斯勒:
物联网的软实时流推理服务。 166-169
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  - conf/semco/BhogiSB19
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/BhogiSB19
苏利普·库马尔·博吉,库沙尔·辛拉,乔伊·博斯:
移动用户缺乏基本事实的用户配置文件。 170-173
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  - conf/seco/DeryckVDM19公司
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/DeryckVDM19
马约琳·德里克,乔斯特·文内肯斯,乔·德弗里恩特,西蒙·马利尼森:
知识库范式中的立法：登记义务的交互式决策制定。 174-177
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  - conf/semco/WagihMG19公司
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希巴·M·瓦吉,Hoda M.O.Mokhtar公司,萨米·古尼米:
SIMBA：一种基于语义影响度量的算法，用于检测社交网络中的影响扩散。 178-182

第5.4节：语义应用III

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  - conf/semco/MangWXZ19
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/MengWXZ19
岳梦,王鹏（音译）,肖俊彦,周晓宇（音）:
NeLSTM：一种用于社交网络中时间链接预测的新模型。 183-186
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  - conf/seco/JnawaliAURP19会议
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/JnawaliAURP19
卡迈尔·贾纳瓦利,穆罕默德·阿尔巴布希拉尼,阿尔瓦罗·尤洛,纳瓦尔贡德·拉奥,阿尔本·A·帕特尔:
颅内出血放射报告的自动分类。 187-190
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  - conf/semco/BenajibaSZJWB19公司
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/BenajibaSZJWB19
亚辛·贝纳吉巴,金孙,张勇（音）,龙泉江,翁志良,或Biran:
语义模式相似性连词网络。 191-194
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  - conf/seco/江BTWB19
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/JiangBTWB19
龙泉江,或Biran,姆里甘·蒂瓦里,翁志良,亚辛·贝纳吉巴:
文本评论的端到端产品分类扩展。 195-198
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  - conf/semco/DebruynePLO19
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克里斯托夫·德布鲁恩,哈什瓦尔丹·J·潘迪特,戴夫-刘易斯,德克兰·奥沙利文:
生成符合策略的数据集。 199-203
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  - conf/semco/RekabdarMG19公司
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/RekabdarMG19
巴纳夫什·雷卡达尔,克里斯托斯·穆萨斯,比尤特·古普塔:
用于文本摘要的具有策略梯度的生成性对抗网络。 204-207

第6部分：最佳论文

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  - conf/semco/HauerLK19
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布拉德利·豪尔,宜兴栾,格列戈斯·孔德拉克:
你应该知道它所拥有的公司最常见的感觉。 208-215
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伯父,本·斯泰钦:
在本体类映射中使用行为数据预测用户成功-机器学习在交互分析中的应用。 216-223
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马哈塔布·艾哈迈德,Jumayel伊斯兰,穆罕默德·里法亚特·萨米,罗伯特·默瑟:
使用树LSTM和结构注意识别蛋白质相互作用。 224-231
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  - conf/semco/PatankarBK19
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阿尼什·安尼尔·巴坦卡,Joy Bose公司,哈拉希·坎纳:
有偏见的新闻推荐系统。 232-238
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法比奥·波斯,斯文·赫尔默,谢尔盖斯·普加奇,乔瓦尼·皮拉托:
提高定向运动用户体验的社会感知。 239-246
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马哈塔布·艾哈迈德,穆罕默德·里法亚特·萨米,罗伯特·默瑟:
用树注意力改进Tree-LSTM。 247-254

第7部分：语义分析

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熊洪宇,孙瑞晓:
可转换的自然语言界面到由对手生成辅助的结构化查询。 255-262
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亚伦·D·斯特林:
卡片技巧本体。 263-270

第8部分：语义学习II

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  - conf/semco/MorioF19公司
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  - https://dblp.org/rec/conf/semco/MorioF19
加库·莫里奥,藤田胜平:
多任务学习中的句法图卷积识别和分类论元成分。 271-278
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  - conf/semco/WuHXLMJZ19
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吴琼,许文玲,谭旭,刘振明,乔治·马,盖·雅各布森,赵帅（Shuai Zhao）:
用行动说话-学习客户旅程行为。 279-286
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加勒特·贝蒂,伊桑·科奇斯,迈克尔·布卢德古德:
使用未标记数据与标记数据停止文本分类的主动学习。 287-294
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红照管,亚历山大·勒奇:
语音障碍检测的学习策略。 295-301

第9部分：语义应用IV

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法蒂玛·佐拉·达哈,Sanjika Hewavitharana公司:
用于语义帧检测的具有字符嵌入的深度神经结构。 302-307
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Nhat X.T.Le公司,瑞安·里瓦斯,詹姆斯·弗莱格尔,瓦格利斯·赫里斯蒂斯:
有针对性地征求产品评论。 308-315
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  - conf/semco/TalafhaR19公司
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萨梅拉·塔拉法,巴纳夫什·雷卡达尔:
阿拉伯诗歌的递阶循环注意网络生成。 316-323
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纳索瓦特·克特凯德卡霍恩,赵丽华,刘欣（Xin Liu）,柳田一郎:
G蛋白偶联受体信号转导途径的知识表示。 324-329
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埃尔法内·加拉维,鲁普什·西尔瓦尔,马修·格伯,哈迪·维西:
连词语篇结构语义表征递归神经网络。 330-335

第10.1节：语义应用V

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  - conf/semco/周R19
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陈舟,阮宾斌:
衡量高质量词汇知识的创作。 336-339
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Amber Nigam公司,Prashik Sahare公司,库沙格拉·潘迪亚:
闭域聊天机器人中的意图检测和插槽提示。 340-343
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牟之阁,法比奥·波斯:
社交媒体推荐中的个性化因素。 344-347
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康斯坦蒂娜·贝雷塔,马诺利斯·库巴拉基斯,Despina-Athanasia Pantazi公司,乔治·斯塔穆利斯,埃尔维·考蒙特,乌尔里克·丹尼尔斯,戴姆斯·德克,萨姆·乌贝尔斯,瓦伦蒂恩·维纳斯,菲尔曼·瓦胡迪:
使用语义技术和链接数据向移动开发者提供卫星数据。 348-351
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刘峰（音）,王丁丁:
MVP：在金融社交网络中找到最有价值的职位。 352-355
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斯科特·丹尼,尤加尔·卡利塔:
同义系数。 356-360

第10.2节：语义分析与学习

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安德鲁·克拉波,阿布哈·莫伊特拉:
使用OWL本体作为一种特定于领域的语言，用于捕获形式分析和测试用例生成的需求。 361-366
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拉胡尔·克里希纳穆尔西,迈克尔·S·萧:
用于从硬件规范生成断言的受控自然语言框架。 367-370
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查尔斯·陈,萨代赫·米尔舍卡里安,Razvan C.Bunescu公司,辛迪·马林:
从医生查询到有效探索患者数据的逻辑形式。 371-374
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亚历山大·瓦赫特尔,索菲·舒尔茨,沃尔特·蒂希:
技术语言领域基于对话的意义衍生服务。 375-380
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马克西米利安·德罗赫斯,杰兰特·维金斯,马修·普弗:
摘要句的检测：语篇特征的影响。 381-384

资源跟踪

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赛义德·谢卡尔普尔,费萨尔·阿尔沙吉,克里希纳普拉萨德·蒂拉纳扬,瓦莱丽·沙林,阿米特·谢斯（Amit P.Sheth）:
CEVO：全面的证据本体论增强了对关系的认知注释。 385-391
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亚伦·D·斯特林:
用于JSON-LD的NodeJS和Angular工具。 392-395
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马纳斯·戈尔,赛义德·谢卡尔普尔,艾米莉·杰拉德,阿米特·谢斯（Amit P.Sheth）:
移情：危险危机应急管理和规划的本体论。 396-403
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纳米·利诺,西村佐治,西村隆一,Ken Fukuda（福田健）,武田秀明:
用于教学和学习支持的吉他修复本体论。 404-411

第七届社会网络和组织科学语义计算国际研讨会（SCSN 2019）

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帕特里克·K·柯伊伯,卡罗琳·M·胡德:
评估调查响应时检查情绪分析。 412-415
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Aleksey Panasyuk公司,Edmund Szu-Li于,基珊·梅赫罗特拉:
改进城市级位置的地理编码。 416-421
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Aleksey Panasyuk公司,Edmund Szu-Li于,基珊·梅赫罗特拉:
在推特用户排名中增加谷歌搜索。 422-427
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桑贾纳·门杜,梅迪·布赫赫巴,安娜·巴利奥内,索尼娅·贝,吴聪宇（音）,劳拉·巴恩斯:
社会文本：理解数字通信模式与心理健康之间关系的框架。 428-433
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于成林,黎春明,吴慧聪（Shyhtsun Felix Wu）,乔治·A·巴奈特:
在线社交网络中的全局性检测。 434-439
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罗伯特·休斯,法迪·穆海达特,李淳,洛艾·阿里·塔瓦尔贝:
使用动态时间扭曲和Cloudlet支持的基于地板的传感器行走识别系统。 440-444
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特里·特雷勒,杰里米·斯特劳布,古尔梅特,尼古拉斯·斯内尔:
使用自然语言处理对虚假新闻文章进行分类，以识别文章内归因作为监督学习估计量。 445-449
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阿德尔·阿尔谢赫里,韦内拉·艾萨克斯,阿西尔·阿达伍德,玛亚·特罗兹,斯里拉姆·切拉潘:
在推特上预测社区参与环境健康危害。 450-455

第五届语义机器学习国际研讨会（SML 2019）

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克里希纳·罗希特·萨卡拉·文卡塔,曼尼什·什里瓦斯塔瓦:
使用论证语义特征进行总结。 456-461
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费利克斯·库尔,拉尔夫·莫勒:
构建和维护企业驱动的注释。 462-467
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阿曼纽尔·阿兰博,马纳斯·戈尔,乌沙·洛卡拉,乌古尔·库松库,克里希纳普拉萨德·蒂拉纳扬,艾米莉·杰拉德,阿米特·谢斯（Amit P.Sheth）,兰登·威尔顿,乔蒂什曼·巴萨克:
使用Reddit进行自杀风险评估的问答。 468-473
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赫曼特·普洛希特,拉贾拉曼·卡纳加萨拜,尼基尔·德斯潘德:
面向下一代灾害管理知识图。 474-477

车间WAT

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黛博拉·费雷拉·加西亚,克里斯蒂安·查夫斯·加塔兹,保罗·埃斯特沃·克鲁维内尔:
信息检索：格雷马符号学对农业语义计算知识管理贡献的案例研究。 478-484
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桑德拉·卡里科:
混合正式学习。 486-488

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