维基百科矿工

一个用于挖掘维基百科的开源工具包。在线百科全书Wikipedia是一个庞大的、不断发展的、由相互关联的文章组成的挂毯。对于开发人员和研究人员来说，它代表了一个庞大的多语言的概念和语义关系数据库，是自然语言处理和许多其他研究领域的潜在资源。本文介绍了wikipediaminer工具包，这是一个开源软件系统，允许研究人员和开发人员将Wikipedia丰富的语义集成到自己的应用程序中。该工具包创建的数据库包含维基百科内容和结构的摘要版本，并包含一个JavaAPI来提供对它们的访问。Wikipedia的文章、类别和重定向被表示为类，可以有效地进行搜索、浏览和迭代。高级功能包括对Wikipedia转储的并行处理、机器学习的语义相关性度量和注释特性，以及基于XML的web服务。wikipediaminer旨在成为一个共享数据挖掘技术的平台。

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zbMATH中的参考文献（参考，1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. 江云城：语义计算的形式化模型（2019）
  2. Dinov，Ivo D.；Siegrist，Kyle；Pearl，Dennis K.；Kalinin，Alexandr；Christou，Nicolas:Probability\textitDistributome:用于探索概率分布的属性、相互关系和应用的web计算基础设施（2016年）
  3. 弗拉蒂，蒂齐亚诺；瓦内拉，丹尼尔；帕西尼，托马索；纳维格利，罗伯托：多语言维基百科比特学项目（2016）
  4. Astrakhantsev，N.A.；Fedorenko，D.G.；Turdakov，D.Yu.：特定领域文本集合中自动术语识别的方法：一项调查（2015年）ioport公司
  5. David Milne；Ian H.Witten:用于挖掘Wikipedia的开源工具包（2013）不是zbMATH
  6. Milne，David；Witten，Ian H.：用于挖掘wikipedia的开源工具包（2013）ioport公司
  7. Navigli，Roberto；Ponzetto，Simone Paolo:BabelNet:广覆盖多语言语义网络的自动构建、评估和应用（2012）
  8. 梅德利安，奥莉娜；米尔恩，大卫；莱格，凯瑟琳；维滕，伊恩H.：维基百科的挖掘意义（2009）ioport公司
  9. 王璞；胡健；曾华军；陈，郑：利用维基百科知识改进文本分类（2009）ioport公司
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