Information Extraction - Lecture (WS 2017-2018)

Summary

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

Instructor

Alexander Fraser

Email Address: SubstituteMyLastName@cis.uni-muenchen.de

CIS, LMU Munich


Tutor: Tobias Eder

Email Address: tobias.eder@in.tum.de


Schedule


Room BU101, Wednesdays, 16 to 18 (c.t.)


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Date Topic Reading (BEFORE THE NEXT MEETING!) Lecture slides
October 18th Introduction to Information Extraction Read Sarawagi: Introduction (pages 1 to 21) pptx pdf
October 25th History/Related Fields, Sources, Regular Classes Read Sarawagi: Rule-based (Chapter 2) pptx pdf
November 1st Holiday
November 8th Introduction to Evaluation, Rule-based NER pptx pdf
November 15th More evaluation, IE Tasks, Annotation, Intro classification-based NER Read Sarawagi: Statistical Methods (Chapter 3) pptx pdf
November 22nd Decision Trees pptx pdf
November 29th Linear Models pptx pdf
December 6th Neural Networks and Word Embeddings, Fabienne Braune     pdf
December 13th Neural Networks for NER, Fabienne Braune     pdf
December 20th Sentiment Analysis, Dario Stojanowski pptx pdf
January 10th Relation Extraction, Matthias Huck Read Sarawagi: Relationship Extraction     pdf
January 17th Event Extraction and Multimodal Extraction pptx pdf
January 24th Open IE, Matthias Huck     pdf
January 31st REVIEW
February 7th NO CLASS (by student request the Klausur was moved to the 14th!)
February 14th Klausur (16:00 c.t., wie üblich, aber: Zimmer E004, Hauptgebäude)
April 4th Nachholklausur (14:00 c.t., ROOM 123, bring blank paper)


Literature:

Sunita Sarawagi. Information Extraction. Foundations and Trends in Databases, 1(3):261–377, 2008. Table of Contents