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

ings of the 13th annual acm international conference on multimedia (pp. 475
– 478). New York, NY, USA: ACM Press.
Malais´e, V., Isaac, A., Gazendam, L., & Brugman, H. [2007]. Anchoring dutch
cultural heritage thesauri to wordnet: two case studies. In Proceedings of the
workshop on language technology for cultural heritage data (latech 2007)
(p. 57 - 64). Prague, Czech Republic.
Manning, C. D., & Sch¨utze, H. [1999]. Foundations of statistical natural language
processing. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
Marneffe, M.-C. de, MacCartney, B., & Manning, C. D. [2006]. Generating Typed
Dependency Parses from Phrase Structure Parses. In Proceedings of the ieee
/ acl 2006 workshop on spoken language technology.
McCallum, A. [2005]. Information extraction: distilling structured data from

---

Bibliography
161
unstructured text. ACM Queue, 3(9), 48–57.
McDowell, L., & Cafarella, M. J. [2006]. Ontology-driven information extrac-
tion with ontosyphon. In Proceedings of the 5th international semantic web
conference (iswc 2006) (Vol. 4273, pp. 428 – 444). Athens, GA: Springer.
McKay, C., & Fujinaga, I. [2006]. Musical genre classification: Is it worth pursu-
ing and how can it be improved? In Proceedings of the seventh international
conference on music information retrieval (ismir’06) (pp. 101 – 106). Vic-
toria, Canada.
McKinney, M. F., & Breebaart, J. [2003]. Features for audio and music classifica-
tion. In Proceedings of the 4th international conference on music informa-
tion retrieval. Baltimore, MD: Johns Hopkins University.
Meilicke, C., Stuckenschmidt, H., & Tamilin, A. [2007]. Repairing ontology
mappings. In Proceedings of the 22nd conference on artificial intelligence
(aaai-07). Vancouver, Canada.
Mika, P. [2007]. Ontologies are us: A unified model of social networks and
semantics. Journal of Web Semantics, 5(1), 5 – 15.
Mitchell, T. [1997]. Machine learning. McGraw Hill.
Mori, J., Tsujishita, T., Matsuo, Y., & Ishizuka, M. [2006]. Extracting relations in
social networks from the web using similarity between collective contexts.
In Proceedings of the 5th international semantic web conference (iswc 2006)
(Vol. 4273, pp. 487 – 500). Athens, GA: Springer.
Navigli, R., & Velardi, P. [2006]. Enriching a formal ontology with a thesaurus: an
application in the cultural heritage domain. In Proceedings of the 2nd work-
shop on ontology learning and population: Bridging the gap between text
and knowledge (pp. 1–9). Sydney, Australia: Association for Computational
Linguistics.
Nederpelt, R., Geuvers, J. H., & De Vrijer, R. C. (Eds.). [2004]. Selected papers
on automath. Amsterdam, the Netherlands: North-Holland.
Pachet, F., & Cazaly, D. [2000]. A taxonomy of musical genres. In Content-based
multimedia information access conference (riao). Paris, France.
Pampalk, E., Flexer, A., & Widmer, G. [2005]. Improvements of audio-based
music similarity and genre classificaton. In Proceedings of the sixth inter-
national conference on music information retrieval (ISMIR’05) (pp. 628 –
633). London, UK.
Pang, B., & Lee, L. [2005]. Seeing stars: Exploiting class relationships for senti-
ment categorization with respect to rating scales. In Proceedings of the 43th
annual meeting of the association for computational linguistics (acl 2005)
(pp. 115–124). Ann Arbor, MI.
Pang, B., Lee, L., & Vaithyanathan, S. [2002]. Thumbs up? Sentiment classifi-
cation using machine learning techniques. In Proceedings of the 2002 con-

---

162
Bibliography