Lehner, MarcoSauer, AnnaSchmidt, ChristopherSchwarz, LukasBecker, Michael2019-10-142019-10-142019978-3-88579-449-3https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/28994Eine zentrale Herausforderung bei der Erstellung von Wissensgraphen aus natürlichsprachigen Texten besteht darin, geeignete Werkzeuge für unterschiedliche Sprachen zu entwickeln. Besonders abseits des Englischen sind einsatzfähige Architekturen Mangelware. In diesem Paper stellen wir eine mögliche Pipeline vor, die auf Basis von Open Information Extraction (OIE) einen RDF/OWL-Wissensgraphen aus deutschen Texten extrahiert. Dabei verbinden wir verschiedene bestehende Werkzeuge zur Natürlichen Sprachverarbeitung miteinander, die eigens für die deutsche Sprache konstruiert wurden. Während die Relation Extraction zum GroSSteil auf Dependency Parsing basiert, konzentrieren wir uns bei der Entity Extraction mithilfe von Named Entity Recognition auf Eigennamen, vor allem von Personen.deWissensgraphOpen Information ExtractionNatürliche SprachverarbeitungSemantic WebText/Conference Paper1614-3213