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
Email Address: SubstituteMyLastName@cis.uni-muenchen.de
Wednesdays, 16 to 18 (c.t.), ZOOM ONLINE (was previously BU 101)
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| Date | Topic | Reading (BEFORE THE NEXT MEETING!) | Lecture slides | Video |
| October 20th | Introduction to Information Extraction | Read Sarawagi: Introduction (pages 1 to 21) | pptx pdf | ws20 mp4 |
| November 3rd | PRESENTATION OF SEMINAR TOPICS | |||
| November 10th | History/Related Fields, Sources, Regular Classes | Read Sarawagi: Rule-based (Chapter 2) | pptx pdf | ws20 mp4 |
| November 17th | Introduction to Evaluation, Rule-based NER | pptx pdf | ws20 mp4 | |
| November 24th | More evaluation, IE Tasks, Annotation, Intro Classification-based NER | Read Sarawagi: Statistical Methods (Chapter 3) | pptx pdf | ws20 mp4 |
| December 1st | Decision Trees | pptx pdf | ws20 mp4 | |
| December 8th | Linear Models | Read Sarawagi: Statistical Methods (Chapter 3), this time with the math | pptx pdf | ws20 mp4 |
| December 15th | Neural Networks and Word Embeddings | ws20 mp4 | ||
| January 12th | Neural Networks for NER, Viktor Hangya | ws20 mp4 | ||
| January 19th | Relation Extraction | Read Sarawagi: Relationship Extraction | ws20 mp4 | |
| Additional Slides, optional (Klausur, Bachelorarbeit, Event and Multimodal Extraction) | ||||
| January 26th | Open IE | ws20 mp4 | ||
| February 2nd | Review | mp4 | ||
| February 9th | No Class (exam moved to Feb 16th by student request) | |||
| February 16th | ONLINE EXAM (usual zoom link, you need a working webcam) | klausur.txt |
Literature:
Sunita Sarawagi. Information Extraction. Foundations and Trends in Databases, 1(3):261–377, 2008. Table of Contents