( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Lehmann, Jens"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Template-based Question Answering over RDF data

, , , , , und . Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web, Seite 639--648. (2012)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Jens Lehmann

Jens Lehmann

Jens Lehmann

Jens Lehmann

Jens Lehmann

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Towards holistic Entity Linking: Survey and directions, , , , , und . Information Systems, (2020)RAVEN - active learning of link specifications, , , und . Proceedings of the 6th International Workshop on Ontology Matching, Bonn, Germany, October 24, 2011, Volume 814 von CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS.org, (2011)Towards an open question answering architecture, , , , , und . Proceedings of the 10th International Conference on Semantic Systems, SEMANTICS 2014, Leipzig, Germany, September 4-5, 2014, Seite 57--60. ACM, (2014)How complex is your classification problem? a survey on measuring classification complexity, , , , und . ACM Computing Surveys (CSUR), 52 (5): 1--34 (2019)SML-Bench -- A Benchmarking Framework for Structured Machine Learning, , , , und . Semantic Web Journal, (2018)IOTA: Interlinking of heterogeneous multilingual open fiscal DaTA., , , , und . Expert Syst. Appl., (2020)VANiLLa : Verbalized Answers in Natural Language at Large Scale., , , und . CoRR, (2021)Let the Margin SlidE± for Knowledge Graph Embeddings via a Correntropy Objective Function., , , , , und . IJCNN, Seite 1-9. IEEE, (2020)Meta-hyperband: Hyperparameter Optimization with Meta-learning and Coarse-to-Fine., , , und . IDEAL (2), Volume 12490 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 335-347. Springer, (2020)Ethical and Sustainability Considerations for Knowledge Graph based Machine Learning., , und . AIKE, Seite 53-60. IEEE, (2022)