Information extraction from the web using a search engine Citation for published version (apa)

international acm sigir conference on research and development in informa-
tion retrieval (pp. 291–298). New York, NY, USA: ACM Press.
Ellis, D. P., Whitman, B., Berenzweig, A., & Lawrence, S. [2002]. The quest for
ground truth in musical artist similarity. In Proceedings of the third interna-
tional conference on music information retrieval (ismir’02) (pp. 170 – 177).
Paris, France.

---

158
Bibliography
Etzioni, O., Cafarella, M. J., Downey, D., Popescu, A., Shaked, T., Soderland,
S., et al. [2005]. Unsupervised named-entity extraction from the web: An
experimental study. Artificial Intelligence, 165(1), 91 – 134.
Fellbaum, C. (Ed.). [1998]. Wordnet: An electronic lexical database. Cambridge,
MA: MIT Press.
Finkel, J. R., Grenager, T., & Manning, C. D. [2005]. Incorporating non-local
information into information extraction systems by gibbs sampling. In Pro-
ceedings of the 43rd annual meeting of the association for computational
linguistics (acl 2005). Ann Arbor ,MI.
Fleischman, M., & Hovy, E. [2002]. Fine grained classification of named enti-
ties. In Proceedings of the 19th international conference on computational
linguistics (pp. 1–7). Morristown, NJ, USA: Association for Computational
Linguistics.
Frantzi, K., Ananiado, S., & Mima, H. [2000]. Automatic recognition of multi-
word terms: the c-value/nc-value method. International Journal on Digital
Libraries, 3, 115 – 130.
Geleijnse, G. [2004]. Comparing two user friendly languages for mathematics:
Wtt and mizar. Unpublished master’s thesis, Eindhoven University of Tech-
nology.
Geleijnse, G., & Korst, J. [2006a]. Efficient lyrics extraction from the web. In
R. Dannenberg, K. Lemstr¨om, & A. Tindale (Eds.), Proceedings of the sev-
enth international conference on music information retrieval (ismir’06) (pp.
371 – 372). Victoria, Canada: University of Victoria.
Geleijnse, G., & Korst, J. [2006b]. Tagging artists using co-occurrences on the
web. In W. Verhaegh, E. Aarts, W. ten Kate, J. Korst, & S. Pauws (Eds.),
Proceedings third philips symposium on intelligent algorithms (soia 2006)
(pp. 171 – 182). Eindhoven, the Netherlands.
Geleijnse, G., & Korst, J. [2006c]. Web-based artist categorization. In R. Dan-
nenberg, K. Lemstr¨om, & A. Tindale (Eds.), Proceedings of the seventh in-
ternational conference on music information retrieval (ismir’06) (pp. 266 –
271). Victoria, Canada: University of Victoria.
Geleijnse, G., & Korst, J. [2007]. Improving the accessibility of a thesaurus-based
catalog by web content mining. In Proceedings of the first international
workshop on cultural heritage on the semantic web. Busan, Korea: CEUR-
WS.org.
Geleijnse, G., Schedl, M., & Knees, P. [2007]. The quest for ground truth in
musical artist tagging in the social web era. In S. Dixon, D. Bainbridge, &
R. Typke (Eds.), Proceedings of the eighth international conference on music
information retrieval (ismir’07) (pp. 525 – 530). Vienna, Austria: Austrian
Computer Society.

---

Bibliography
159
Geleijnse, G., Sekulovski, D., Korst, J., Kater, B., Pauws, S., & Vignoli, F. [2008].
Enriching music with synchronized lyrics, images and colored lights. In First
international conference on ambient media and systems (ambi-sys 2008).
Quebec, QC, Canada.
Giles, J. [2005]. Internet encyclopaedias go head to head. Nature, 438(15), 900 –
901.
Gligorov, R., Aleksovski, Z., Kate, W. ten, & Harmelen, F. van. [2007]. Using
Google Distance to weight approximate ontology matches. In Proceedings