What Is a Semantic Annotation?

作者
Kiyong Lee
出处
期刊:Cambridge University Press eBooks [Cambridge University Press]
卷期号:: 3-22 被引量:2
标识
DOI:10.1017/9781108884532.004
摘要

This chapter is about semantic annotation, discussed from formal and computational perspectives. Annotation is viewed as a scholarly technique or methodology. This chapter explains what annotation was in general and is now, how annotation has gradually developed and become applicable to the automatic building of larger data in language, and what applications semantic annotation aims at and what principles govern the modeling of semantic annotation schemes. There are two governing principles discussed: the partiality and situatedness of information to be annotated. I also mention the use of machine learning techniques for the automatic annotation of language data, which is represented either in a textual form or in a graphic form.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ResearchPig发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
刚刚
yy发布了新的文献求助10
1秒前
Akim的应助被上官以山采纳,获得10
2秒前
2秒前
科研通AI6.4的应助被qianxi8888采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
无人区小飞侠完成签到,获得积分10
3秒前
英姑的应助被LUNE采纳,获得10
3秒前
CipherSage的应助被GironesLautaro采纳,获得10
4秒前
4秒前
小蘑菇的应助被田梦岚采纳,获得10
5秒前
Carina发布了新的文献求助10
5秒前
伊莎贝儿发布了新的文献求助10
6秒前
MQZ发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI6.2的应助被GE采纳,获得10
7秒前
7秒前
liming发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
高贵的捕发布了新的文献求助10
7秒前
Ava的应助被mskmkt采纳,获得10
8秒前
ResearchPig完成签到,获得积分10
8秒前
诺贝尔状获得者完成签到,获得积分20
8秒前
9秒前
椰子水完成签到,获得积分10
9秒前
sam0522发布了新的文献求助10
10秒前
Lucas的应助被今天没带脑子采纳,获得10
11秒前
11秒前
11秒前
英姑的应助被suji采纳,获得10
12秒前
汉堡包的应助被重要的橘子采纳,获得10
13秒前
传奇3的应助被霍某某采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
韩han发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea De Guyane 2000
内視鏡下経鼻経蝶形骨洞手術術後SIADHに対する予防的水制限の安全性と有効性の検討 1000
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
桑白皮エキスの実験的, 臨床的育毛効果について 500
Nonlinear vehicle active suspension system control method based on the extended high gain observer 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8001654
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9454186
关于积分的说明 21148552
捐赠科研通 7574334
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3381312
关于科研通互助平台的介绍 2514046
邀请新用户注册赠送积分活动 2415560