\section{Aliase}
\label{sec:analyzer:aliase}

Weiterleitungen\index{Weiterleitung} (Redirects\index{Redirect}) definieren zusätzliche Namen, unter denen eine Wiki-Seite erreichbar ist, also einen \nom{Alias} für die Seite. Sie werden über das in \javaid{WikiConfiguration.redirectPattern} festgelegte Muster erkannt, die Zielseite der Weiterleitung kann über \javaid{WikiPage.getRedirect} abgefragt werden. 

Weiterleitungen können als Link-Ziele verwendet werden. Alle Verwendungen des Alias müssen zu einem geeigneten Zeitpunkt durch einen Verweis auf die eigentliche Seite ersetzt werden (\rr{transform:import-finish}). Definiert die Seite ein Konzept, so definieren alle Weiterleitungen, die zu der Seite führen, alternative Bezeichnungen (Terme) für dieses Konzept.


\todo{ref Anhang mit daten-URLs; auch oben schon\ldots}
nutzen

future
\todo{!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!}
Der Nutzen von Thesauri (insbesondere der konzeptorientierten Art) für die automatische Sprachverarbeitung und für das \nospell{Information Retrieval} liegt in der Überbrückung der \lingo{Semantic Gap} zwischen dem bloßen \emph{Text} als Folge von Buchstaben und dem konzeptuellen \emph{Inhalt} von Dokumenten \qq{davulcu2006bif}{GregorowiczKramer2006}. Handelt es sich um einen multilingualen Thesaurus, kann auf diese Weise auch die Kluft zwischen verschiedenen Sprachen überwunden werden: Verschiedene Terme (Wörter und Phrasen) aus verschiedenen Sprachen werden auf eine relativ kleine Menge wohldefinierter Konzepte abgebildet, die untereinander in Beziehung stehen. Die in einem Dokument behandelten Konzepte werden so einer automatischen Analyse zugänglich. 

Der Nutzen, den so genanntes \nom{Weltwissen} für Softwaresysteme hat, wird in der \lingo{Knowledge as Power Hypothesis} von \person{B. G. Buchanan} zusammengefasst: \txt{\nospell{The power of an intelligent program to perform its task well depends primarily on the quantity and quality of knowledge it has about that task}} \q{buchanan1982f}. \person{D.B. Lenat} sagt in Bezug darauf, dass Programme ohne Wissen sehr anfällig (\lingo{brittle}) sind, und nur Aufgaben bewältigen können, die vom Programmierer vollständig vorhergesehen wurden \q{lenat1990ctp}. Über die Fähigkeit zu generalisieren, also den Nutzen seiner Subsumtionsrelation, sagt \person{Lenat}: \txt{\nospell{to behave intelligently in unexpected situations, an agent must be capable of falling back on increasingly general knowledge}} \q{lenat1991tk}.

Konkret kann ein maschinenlesbarer, multilingualer, konzeptorientierter Thesaurus insbesondere in den folgenden Bereichen nützlich sein:

\begin{enumerate}
  \item Für das klassische \nospell{Information Retrieval} ist es vorteilhaft, statt Termen abstrakte Konzepte für die Indexierung von Dokumenten verwenden zu können: so lassen sich Unterschiede in Sprache und Terminologie leicht überbrücken. Häufig werden Konzepte als Mengen von Termen modelliert, die durch Clustering-Verfahren gewonnen wurden, wie beim \lingo{Latent Semantic Indexing} (LSI) \qq{deerwester1990ils}{kumar2006lsi}. Die Verwendung eines konzeptorientierten Thesaurus erlaubt es dagegen, menschliches Wissen über die Zuordnung von Termen zu Konzepten zu nutzen (siehe \label{sec:stand:thesaurus} und insbesondere \q{MilneEtAl2007}). Neben der klassischen Dokumentensuche profitieren auch Aufgaben wie \lingo{Resource Selection} und \lingo{Topic Tracking} von diesem Ansatz.
  \item Ein Thesaurus auf Basis der Wikipedia eignet sich besonders für die \lingo{Named Entity Recognition} (\lingo{NER}), da Wikipedia im Gegensatz zu klassischen Wörterbüchern eine große Zahl von Einträgen zu Orten, Personen und Organisationen hat (siehe \rr{sec:stand:named-entities}). 
  \item Die Informationen über ähnliche, verwandte und übergeordnete Konzepte, die in einem Thesaurus enthalten sind, können unter anderem für eine gezielte \lingo{Query Expansion} verwendet werden \q{MilneEtAl2007}. Es ist zu erwarten, dass dies besonders dann effektiv ist, wenn die Indexierung und Abfrage anhand von Konzepten statt von Termen erfolgt, da so Mehrdeutigkeiten vermieden werden können \qq{Kraft2004at}{Eiron2003at}.
  \item Die Verwandtheitsbeziehungen zwischen Konzepten können auch verwendet werden, um Terme im Kontext zu \nom{disambiguieren}: Für eine Menge von Termen kann die Bedeutung jedes Terms so gewählt werden, dass die Bedeutungen (Konzepte) gut zueinander passen --- auf diese Weise lässt sich mit großer Wahrscheinlichkeit die intendierte Bedeutung der Terme finden \qqq{Mihalcea2007}{Strube2006}{cucerzan2007lsn}. Diese Bedeutungszuweisung ist neben der Anwendung auf Suchanfragen auch wichtig bei der \nom{Wissensextraktion}, der \nom{automatischen Übersetzung} sowie dem \lingo{Topic Tracking}.
  \item Ein aus Wikipedia gewonnener multilingualer Thesaurus kann auch als Basis für eine (teil-)manuelle Erstellung von Wörterbücher, Taxonomien und Ontologien dienen. Für Ontologien und Wissensrepräsentationssysteme wie \name{DBpedia} oder \name{YAGO} kann es auch möglich sein, Informationen aus der Wikipedia automatisch zu integrieren (siehe \rr{sec:stand:wissensbasen} und \rr{sec:stand:knowledge-extraction}).
  \item Viele der weiter unten in \rr{ch:Einordnung} beschriebenen Systeme und Verfahren verwenden als Grundlage eine aus der Wikipedia extrahierte Struktur, die deutlich weniger Informationen berücksichtigt als WikiWord. Sie könnten vermutlich davon profitieren, WikiWord als Werkzeug für die Extraktion der Wikipedia-Struktur zu verwenden, um dann die betreffenden Verfahren auf die von WikiWord bereitgestellte, reichere Struktur anzuwenden.
\end{enumerate}

Ein wichtiger Aspekt des in der vorliegenden Diplomarbeit vorgeschlagenen Ansatzes ist es, dass der Aufbau des Thesaurus aus den Wikipedia-Daten vollautomatisch und verhältnismäßig schnell\footnote{Einige Tage bis Wochen auf einem üblichen Datenbanksystem, siehe \rr{sec:eval-impot}.} erfolgt: Die manuelle Wartung eines Thesaurus ist sehr aufwändig und teuer, um so mehr, je mehr Fachgebiete der Thesaurus abdecken soll. So ist es kaum möglich, einen Thesaurus auf dem neusten Stand zu halten, insbesondere in Hinblick auf neue Technologien oder auch aktuell wichtige Organisationen und Personen. Schon deshalb decken die meisten Thesauri nur einen eng eingegrenzten Fachbereich ab und enthalten nur relativ wenige Terme \bzw Konzepte: \name{WordNet} zum Beispiel enthält etwa 117\thinspace000 Konzepte (\nom{SynSets}) \q{WordNet}, \name{MeSH} kennt nur 24\thinspace767 Konzepte \q{MeSH} (siehe auch \rr{sec:stand:wissensbasen}). 

Ein Thesaurus, der automatisch aus Wikipedia-Daten erstellt wird, hat diese Probleme nicht: Wikipedia ist sehr aktuell und deckt sehr weite Bereiche des menschlichen Wissens ab \qq{RuizCasado2005aa}{voss05measuring} (WikiWord liefert etwa 6 Millionen Konzepte und 12 Millionen Terme für die englische Sprache, vergleiche \rr{sec:eval-eigenschaften}). Insbesondere sind genau solche Themenbereiche abgedeckt, die im Augenblick besonders im öffentlichen Bewusstsein stehen und daher besonders interessant sind für das \nospell{Information Retrieval} (vergleiche \qqq{SyedEtAl2008}{hepp:hwc}{MilneEtAl2007}). Zudem stehen die Daten unter einer freien Lizenz und sind in einer Vielzahl von Sprachen verfügbar. 

Ein multilingualer, konzeptorientierter Thesaurus auf Wikipedia-Basis besitzt also das Potential, für wichtige Aufgaben des \nospell{Information Retrieval} und der automatischen Sprachverarbeitung eine breite, aktuelle und qualitativ hochwertige Datenbasis zu liefern. 

Dieser Abschnitt gibt einen kurzen Überblick über die Eigenschaften der WikiWord-Software, die im Rahmen dieser Diplomarbeit entwickelt wurde. Dabei werden insbesondere solche Eigenschaften betrachtet, die WikiWord zu den oben erwähnten Arbeiten in Beziehung setzen \bzw von ihnen abgrenzen.

\begin{itemize}
  \item WikiWord erzeugt einen Konzeptorientierten Thesaurus, also ein Netzwerk von Konzepten, die durch  Relationen wie Subsumtion, Verwandtheit und Ähnlichkeit verbunden sind, mit einer zusätzlichen Bedeutungsrelation, die Terme mit Konzepten assoziiert und als Lexikon dient\todo{wer noch? insb. Bedeutungsrelation!}. Die meisten der oben beschriebenen Systeme zum Aufbau eines Thesaurus aus Wikipedia (zum Beispiel die Arbeiten von \person{T. Zesch} und \person{I. Gurevych}) vernachlässigen die Bedeutungsrelation und befassen sich kaum mit der Identifikation verschiedener Bezeichnungen für Konzepte. In der Regel erschöpft sich die Behandlung von Synonymien in der Auflösung von Weiterleitungen, wie sie in der Wikipedia definiert sind.
  \item WikiWord erzeugt einen multilingualen Thesaurus, indem es Language-Links verwendet, um Artikel über dasselbe Konzept in unterschiedlichen Wikipedias zu identifizieren und zu vereinigen. Eine solche Konsolidierung der Informationen aus unterschiedlichen Wikipedias zu einer sprachübergreifenden Wissensbasis wurde in den oben erwähnten Studien bislang nicht untersucht.
  \item WikiWord verwendet neben Seitentiteln und Weiterleitungsseiten auch Begriffsklärungsseiten sowie insbesondere auch Link-Text, um die verschiedenen Bezeichnungen für ein Konzept zu ermitteln und zu gewichten. Link-Text wird in den oben erwähnten Arbeiten zur Erzeugung eines Thesaurus kaum erwähnt, lediglich die Forschung zur \lingo{Named Entity Recognition} scheint sich dieser Informationsquelle bisher bedient zu haben (\zB \person{S. Cucerzan} und \person{W. Dakka}). Dadurch deckt WikiWord eine Vielzahl von Bezeichnungen ab, die anderweitig schwer zu erfassen sind, darunter viele Mehrwortphrasen, Abkürzungen, flektierte Formen sowie ungenaue oder synekdotische Verwendungen von Termen.
  \item WikiWord verzichtet auf eine Analyse natürlicher Sprache, nicht einmal Stammformreduktion (\lingo{Stemming}) oder Wortarterkennung (\lingo{POS-Tagging}) kommen zum Einsatz. Das verwendete einfache \lingo{Pattern Matching}  beschränkt sich auf Muster, die bestimmte Markup-Konstrukte und Strukturmerkmale von Wikipedia-Seiten erkennen. Das einzige verwendete Verfahren, das entfernt auf Sprachverarbeitung beruht, ist das zur Erkennung von Satzenden: Dieses wird verwendet, um Glossen aus den Wikipedia-Artikeln zu extrahieren.
  \item WikiWord extrahiert keine Attribut-Wert-Paare oder andere strukturierte Daten aus Vorlagen wie Infoboxen oder Ähnlichem. Während Wikipedia eine reiche Quelle für diese Art von Informationen ist, soll die Auswertung dieser Daten Projekten wie DBpedia vorbehalten bleiben (vergleiche \rr{sec:stand:knowledge-extraction}).
  \item WikiWord verwendet kein maschinelles Lernen und kaum statistische Heuristiken\footnote{eine erwähnenswerte Heuristik mag das Cutoff-Verfahren sein, das in \rr{export:cutoff} beschrieben ist.}. Stattdessen werden Strukturen und Konventionen, die in den verschiedenen Wikipedia-Projekten anzutreffen sind, explizit modelliert und ausgewertet. So kann die Investition menschlichen Urteils, die in der Struktur der Wikipedia enthalten ist, direkt genutzt werden.
  \item WikiWord berücksichtigt Konzepte, die nur als \emph{Abschnitte} von Artikeln repräsentiert sind, sowie Konzepte, die zwar referenziert werden, jedoch (noch) keinen eigenen Artikel haben. Damit wird eine deutlich größere Zahl von Konzepten berücksichtigt, wobei allerdings zu vielen davon kaum Informationen vorliegen. Solche "`schwachen"' Konzepte werden von WikiWord gekennzeichnet und können daher bei Bedarf ignoriert werden.
  \item WikiWord liefert zu vielen Konzepten der ersten Satz des entsprechenden Wikipedia-Artikels als Glossen in den gegebenen Sprachen. Die oben erwähnten Verfahren nutzen meist den ersten Absatz als Glosse, statt nur des ersten Satzes, was zu mehr "`Rauschen"' führt. Zudem wird sie häufig lediglich zur Bestimmung der semantischen Verwandtheit oder ähnlichem herangezogen und nicht als Eigenschaft eines Konzeptes im Resultat wiedergegeben.
  \item WikiWord liefert zusätzlich zu der Subsumtionsrelation eine grobe Typisierung der Konzepte, die insbesondere verschiedene Arten von \nospell{Named Entities} identifizieren, zum Beispiel Personen, Orte, Zeitpunkte und Lebensformen. Diese Typen können zur Filterung der Konzepte je nach Anwendungsgebiet verwendet werden.
  \item WikiWord konsolidiert Konzepte aus Artikeln mit Konzepten, die in der Wikipedia durch Kategorien repräsentiert sind.
\end{itemize}




Insgesamt versucht WikiWord, möglichst viel lexikalisch-semantische Informationen, die in der Wikipedia kodiert sind, zugänglich zu machen.  Dabei berührt es viele Bereiche, die von den oben beschriebenen Arbeiten über die Erzeugung von Taxonomien und Thesauri aus der Wikipedia behandelt werden, sowie auch der Arbeiten, die sich mit \lingo{Named Entity Recognition} befassen. Dabei verzichtet WikiWord auf heuristische und statistische Verfahren und beschränkt sich weitgehend auf die bloße Extraktion und Repräsentation der Daten. Die meisten der oben erwähnten Verfahren könnten auf die von WikiWord extrahierten Daten angewendet werden, statt die Daten der Wikipedia direkt zu benutzen --- es wäre zu untersuchen, inwiefern sie von den zusätzlichen von WikiWord berücksichtigten Strukturen und Konventionen der Wikipedia profitieren\future{}. Die von WikiWord erzeugte Datenbasis ist aber auch als eigenständiger, multilingualer, konzeptorientierter Thesaurus nützlich für Aufgaben wie Indexierung, Disambiguierung und Bestimmung von semantische Ähnlichkeit (vergleiche \rr{ch:evaluation}).


\section{users}
\todo{potential users}

\section{future}
\todo{futur}

\section{bezug auf related work}
\todo{bezug auf related work}
\label{abgrenzung:zesch}
\todo{API \q{zesch2007aaw}}
\label{abgrenzung:Strube}
\label{abgrenzung:Gabrilovich}
\label{abgrenzung:Gregorowicz}

\begin{itemize}
  \item \q{zesch2007aaw} --- "`Analyzing and Accessing Wikipedia as a Lexical Semantic Resource"'; \textbf{Java API}, Charakterisierung von Wort-Net, Thesaurus, etc; Link-Labels!; Wikipedia contains: named entities, domain specific terms, rare sense words; "`lexical semantic resource"'; first paragraph;redirects -> synonyms; links -> related; good for named entitiy res; lex-sem: Kategorien, Disambiguierung. "`Wiki Mining"'
  \item \q{zesch2007sr} --- "`Comparing Wikipedia and German Wordnet by Evaluating Semantic Relatedness on Multiple Datasets"'; Semantic Relatedness, WordNet vs. Wikipedia;
  \item \q{GurevychZesch2007} --- "`Analysis of the Wikipedia Category Graph for NLP Applications"'; Kategoriestruktur, Hyperlinkstruktur, Semantic Relatedness; Netzwerkanalyse und Eigenschaften (Scale-Free, etc -> Voss!)
  \item \q{Mihalcea2007} --- "`Using Wikipedia for Automatic Word Sense Disambiguation"'; Disambig; Link-Label! "`sense tagged corpus"'; "`accurate sense classifiers"'; "`meanings"'; senseval
  
  \item \q{Ponzetto:2007} --- "`Knowledge Derived from Wikipedia for Computing Semantic Relatedness"'; Semantic Relatedness (u.A. based on category network, also text overlap, mutual info); "`NLP depends on world and domain knowledge!"'; Wikipedia: named entities, current (good! quality!); "`knowledge aquisionion bottleneck"', coverage; Features: Redirects, Disambiguations, Links, Categories; 
  \item \q{Strube2006} -- "`WikiRelate! Computing Semantic Relatedness Using Wikipedia"'; Semantic relatedness; Retrieval, Disambig; first paragraph als Glosse    
  \item \q{Ponzetto2007kb} "`Creating a Knowledge Base from a Collaboratively Generated Encyclopedia"'; Wikipedia is GOOD for NLP! Future -> Ontology \todo{use!}
  \item \q{Ponzetto2007tax} "`Deriving a large scale taxonomy from wikipedia"'; Categories -> Taxonomie; eval vs. CYC; "`meaningful set of conventions"'; types of categories, relations between categories ("`is-a"' vs "`not-is-a"').
  \item \q{ponzetto2007amr} "`An API for Measuring the Relatedness of Words in Wikipedia"'
  
  \item \q{gabrilovich2006fg} "`Feature Generation for Textual Information Using World Knowledge"'; text *categorization*; knowledge, semantic gap; feature generation from wikipedia; semantic relatedness;  
  

  \item \q{gabrilovich2006obb} "`Overcoming the brittleness bottleneck using Wikipedia: Enhancing text categorization with encyclopedic knowledge"'; semantic gap(!), machine learning; wikipedia as knowledge source; articles as attribute-vectors -> enrich by WP; link-structure: Anchor Text(!), in-degree -> significance, relatednes from clustering/hits; "`shallow"' processing  
  

  \item \q{gabrilovich2007csr} "`Computing Semantic Relatedness using Wikipedia-based Explicit Semantic Analysis"'; semantic relatedness
  
  \item \q{Krizhanovsky2006ss} "`Synonym search in Wikipedia: Synarcher"'; related concepts, clustering, HITS\todo{\ldots}
 
  
  \item \q{conf/wise/NakayamaHN07} "`Wikipedia Mining for an Association Web Thesaurus Construction"'; Wikipedia-Features; Web-Structure-Mining; Wiki-Mining; "`Annotated Thesaurus COnstruction"'. Concept-URIs. Web-Locality -> semantic relatedness <- wikipedia link structure; term/concept <-> synonym/homonym; structure-analysis better than NLP. two hops are enough! Link-Labels!
  \item \q{conf/wise/NakayamaHN07} "`Wikipedia Mining for an Association Web Thesaurus Construction"'; relatedness, path-frequency, link-structure; ambiguous categories; pf/ibf-measure
  \item \q{conf/aina/NakayamaHN07} "`A Thesaurus Construction Method from Large Scale Web Dictionaries"': link mining, search engine; thesaurus (!); link-structure: web-locality, relatedness; URL as concept-id, one topic per page; wiki-mining, link-path-length; association-web, better accuracy than NLP-based methods 


	\item \q{Schoenhofen2006} "`Identifying Document Topics Using the Wikipedia Category Network"': Categorization,categories, topic tracking
 \end{itemize}

\begin{itemize}
  \item \q{GregorowiczKramer2006} "`Mining a Large-Scale Term-Concept Network from Wikipedia"'; Term-Concept-Network; SKOS; -> semantic gap; nice intro! Encyclopaedia -> Concept-Space; Bidi-Links for related concepts!
  \item \q{milne2006dst} "`Mining Domain-Specific Thesauri from Wikipedia: A case study"'; Multilang, link-back; Wikipedia statistics; thesauri standard structures; semantic knowledge from redir, links; ACCURACY; Justify interpretation of links; Redirects -> Synonyms! Coverage of common + specific terms; Schlechter Text kein prolem für Thesaurus!
  \item \q{MilneEtAl2007} "`A Knowledge-Based Search Engine Powered by Wikipedia"'; interactive search, query expansion; thesaurus: map of seomatic relatiosn between words and phrases; semantic relatedness, dismabig, weighting relevance; pick meanings, compress synonyms. 
  \item \q{Milne2007csk} "`Extracting corpus specific knowledge bases from Wikipedia"'; thesauri, wikipedia as a semantic resource; terms, topics and relations relevant to a given domain; semantic relatedness, disambiguation; SR from links and categories; Query Expansion(!); Human Effort (!) 
      
  \item \q{SyedEtAl2008} "`Wikipedia as an Ontology for Describing Documents"'; indexing, emergent ontology, link-network, spreading activation
  \item \q{hepp:hwc} "`Harvesting Wiki Consensus - Using Wikipedia Entries as Ontology Elements"'; URIs, stability, meaning
      
  \item \q{RuizCasado2005aa} "`Automatic Assignment of Wikipedia Encyclopedic Entries to WordNet Synsets"'; wiki-onto, definition/glosse; "`distributional semantics hypothesis"' -> \q{firth57synopsis}
  \item \q{suchanek2007ycs} "`Yago: a core of semantic knowledge"'; Wikipedia + WordNet; Extract Ontology; categories; high precision; Term->Concept (Bedeutungsrelation); Classes/Types (?!); WIkipedia properties

    \item \q{muchnik2007sekt} "`Self-emergence of knowledge trees: Extraction of the Wikipedia hierarchies"'; hierarchy from link-structure; LHS; "`betweenness"'; Wikipedia stats + props
  \item \q{Voss2006tt} "`Collaborative thesaurus tagging the Wikipedia way"'; categories, taxonomy, folksonomy, tagging\ldots; Thesauri; DCC descriptor levels (~5--6)

	\item \q{Schoenhofen2006} "`Identifying Document Topics Using the Wikipedia Category Network"': Categorization,categories, topic tracking
\end{itemize}

\begin{itemize}
  
  \item \q{auer2007dnw} "`DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data"'; RDF, structured data <- infoboxes, categories; information integration; "`grass root"' semantic web; --> YAGO; external links
  \item \q{auer:hia} "`What have Innsbruck and Leipzig in common? Extracting Semantics from Wiki Content"'; DBpedia; infoboxes, structured data, rdf, ontology;


    \item \q{nguyen2007esa} "`Exploiting Syntactic and Semantic Information for Relation Extraction from Wikipedia"'; acticle -> concept; relation-extraction, structured data, infoboxes; Concept Types! (-> \q{NguyenEtAl2007} "`Relation Extraction from Wikipedia Using Subtree Mining"')
  \item \q{wu2007asw} "`Autonomously semantifying wikipedia"'; *generate* and *fill* Taxoboxes; text-mining, wissensextraktion; link-generation

  \item \q{conf/wikis/WitteG07} "`Connecting wikis and natural language processing systems"';  "`self-aware wiki"': understanding, listing, generating; search, summarize, semantic relations <- knowledge extraction, text mining.
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item \q{DakkaCucerzan2008} "`Augmenting Wikipedia with Named Entity Tags"'; machine learning, document classification, resouce types, concept types (more: Facilities, Events, Works, Artifacts and Processes); Link-Text, Disambig-Pages; First Paragraph/sentence. \todo{use}
  \item \q{cucerzan2007lsn} "`Large-Scale Named Entity Disambiguation Based on Wikipedia Data"'; Named Entities, Disambiguation, Concept Types, Link-Text(!), categories; disambig by maximized agreement(?!); shrink context if there is no dominating meaning; Terms from: Title, Redirect, Disambig, Link-Text (!!); List pages (!!); paradigm shift: space of words -> space of concepts!  \todo{use}
    
  \item \q{ToralMunoz2007} "`Towards a Named Entity Wordnet (NEWN)"' Named Entities; map categories to WordNet-Synsets, build "`leafs"' from NE's in Wikipedia -> YAGO! 
  \item \q{toral2006pab} "`A proposal to automatically build and maintain gazetteers for Named Entity Recognition by using Wikipedia"'; Named Entities, concept types, classified using "`evidence"';  hierarchy of common nouns -> triggers (from WordNet); Wikipedia (as corpus) features: big, free, general knowledge, structured, multilingual, updated; --> YAGO-Like (leafs/individuals from Wiki) 

  \item \q{KaTo07} "`Exploiting Wikipedia as External Knowledge for Named Entity Recognition"'; named entities -> Gazetteer, concept types(!), resource types(!); disambig-pages
\end{itemize}


\begin{enumerate}
  
  \item \q{Kraft2004at} "`Mining anchor text for query refinement"'; Link-Labels, query-refinement/expansion, 
  \item \q{Eiron2003at} "`Analysis of anchor text for web search"'; Link-Labels, Search (vs. Title), "`summary of content"'; similarity + homogenity; "`features of anchor text"'

    \item \q{lenat1990ctp} "`Cyc: toward programs with common sense"'; Cyc, knowledge, classic

    \item \q{redmann2007wwk} "`The Wiki Way of Knowledge Management with Topic Maps"'; knowledge management + organization;  \todo{USE}

  \item \q{WP:GS} "`Gesichtete Versionen"' \todo{USE?\ldots}
\end{enumerate}

\todo{USE:}
\begin{enumerate}

  \item \q{Chakrabarti2000} "`Data mining for hypertext: a tutorial survey"' \todo{?!}
  \item \q{Chakrabarti1999mls} "`Mining the Web's link structure"' \todo{?!}
  \item \q{Chakrabarti:1998} "`Automatic Resource Compilation by Analyzing Hyperlink Structure and Associated Text"' \todo{?!}
    
\end{enumerate}



