Evaluating the quality of linked open data in digital libraries

Cultural heritage institutions have recently started to share their metadata as Linked Open Data (LOD) in order to disseminate and enrich them. The publication of large bibliographic data sets as LOD is a challenge that requires the design and implementation of custom methods for the transformation, management, querying and enrichment of the data. In this report, the methodology defined by previous research for the evaluation of the quality of LOD is analysed and adapted to the specific case of Resource Description Framework (RDF) triples containing standard bibliographic information. The specified quality measures are reported in the case of four highly relevant libraries.This work has been partially supported by the ECLIPSE-UA RTI2018-094283-B-C32 (Spanish Ministry of Education and Science)

Assessing and Improving Domain Knowledge Representation in DBpedia

With the development of knowledge graphs and the billions of triples generated on the Linked Data cloud, it is paramount to ensure the quality of data. In this work, we focus on one of the central hubs of the Linked Data cloud, DBpedia. In particular, we assess the quality of DBpedia for domain knowledge representation. Our results show that DBpedia has still much room for improvement in this regard, especially for the description of concepts and their linkage with the DBpedia ontology. Based on this analysis, we leverage open relation extraction and the information already available on DBpedia to partly correct the issue, by providing novel relations extracted from Wikipedia abstracts and discovering entity types using the dbo:type predicate. Our results show that open relation extraction can indeed help enrich domain knowledge representation in DBpedia

Knowledge-Driven Harmonization of Sensor Observations: Exploiting Linked Open Data for IoT Data Streams

The rise of the Internet of Things leads to an unprecedented number of continuous sensor observations that are available as IoT data streams. Harmonization of such observations is a labor-intensive task due to heterogeneity in format, syntax, and semantics. We aim to reduce the effort for such harmonization tasks by employing a knowledge-driven approach. To this end, we pursue the idea of exploiting the large body of formalized public knowledge represented as statements in Linked Open Data

Linked Open Data - Creating Knowledge Out of Interlinked Data: Results of the LOD2 Project

Database Management; Artificial Intelligence (incl. Robotics); Information Systems and Communication Servic

Content Enrichment of Digital Libraries: Methods, Technologies and Implementations

Parallel to the establishment of the concept of a "digital library", there have been rapid developments in the fields of semantic technologies, information retrieval and artificial intelligence. The idea is to use make use of these three fields to crosslink bibliographic data, i.e., library content, and to enrich it "intelligently" with additional, especially non-library, information. By linking the contents of a library, it is possible to offer users access to semantically similar contents of different digital libraries. For instance, a list of semantically similar publications from completely different subject areas and from different digital libraries can be made accessible. In addition, the user is able to see a wider profile about authors, enriched with information such as biographical details, name alternatives, images, job titles, institute affiliations, etc. This information comes from a wide variety of sources, most of which are not library sources. In order to make such scenarios a reality, this dissertation follows two approaches. The first approach is about crosslinking digital library content in order to offer semantically similar publications based on additional information for a publication. Hence, this approach uses publication-related metadata as a basis. The aligned terms between linked open data repositories/thesauri are considered as an important starting point by considering narrower, broader and related concepts through semantic data models such as SKOS. Information retrieval methods are applied to identify publications with high semantic similarity. For this purpose, approaches of vector space models and "word embedding" are applied and analyzed comparatively. The analyses are performed in digital libraries with different thematic focuses (e.g. economy and agriculture). Using machine learning techniques, metadata is enriched, e.g. with synonyms for content keywords, in order to further improve similarity calculations. To ensure quality, the proposed approaches will be analyzed comparatively with different metadata sets, which will be assessed by experts. Through the combination of different information retrieval methods, the quality of the results can be further improved. This is especially true when user interactions offer possibilities for adjusting the search properties. In the second approach, which this dissertation pursues, author-related data are harvested in order to generate a comprehensive author profile for a digital library. For this purpose, non-library sources, such as linked data repositories (e.g. WIKIDATA) and library sources, such as authority data, are used. If such different sources are used, the disambiguation of author names via the use of already existing persistent identifiers becomes necessary. To this end, we offer an algorithmic approach to disambiguate authors, which makes use of authority data such as the Virtual International Authority File (VIAF). Referring to computer sciences, the methodological value of this dissertation lies in the combination of semantic technologies with methods of information retrieval and artificial intelligence to increase the interoperability between digital libraries and between libraries with non-library sources. By positioning this dissertation as an application-oriented contribution to improve the interoperability, two major contributions are made in the context of digital libraries: (1) The retrieval of information from different Digital Libraries can be made possible via a single access. (2) Existing information about authors is collected from different sources and aggregated into one author profile.Parallel zur Etablierung des Konzepts einer „Digitalen Bibliothek“ gab es rasante Weiterentwicklungen in den Bereichen semantischer Technologien, Information Retrieval und künstliche Intelligenz. Die Idee ist es, mit ihrer Hilfe bibliographische Daten, also Inhalte von Bibliotheken, miteinander zu vernetzen und „intelligent“ mit zusätzlichen, insbesondere nicht-bibliothekarischen Informationen anzureichern. Durch die Verknüpfung von Inhalten einer Bibliothek wird es möglich, einen Zugang für Benutzer*innen anzubieten, über den semantisch ähnliche Inhalte unterschiedlicher Digitaler Bibliotheken zugänglich werden. Beispielsweise können hierüber ausgehend von einer bestimmten Publikation eine Liste semantisch ähnlicher Publikationen ggf. aus völlig unterschiedlichen Themenfeldern und aus verschiedenen digitalen Bibliotheken zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus können sich Nutzer*innen ein breiteres Autoren-Profil anzeigen lassen, das mit Informationen wie biographischen Angaben, Namensalternativen, Bildern, Berufsbezeichnung, Instituts-Zugehörigkeiten usw. angereichert ist. Diese Informationen kommen aus unterschiedlichsten und in der Regel nicht-bibliothekarischen Quellen. Um derartige Szenarien Realität werden zu lassen, verfolgt diese Dissertation zwei Ansätze. Der erste Ansatz befasst sich mit der Vernetzung von Inhalten Digitaler Bibliotheken, um auf Basis zusätzlicher Informationen für eine Publikation semantisch ähnliche Publikationen anzubieten. Dieser Ansatz verwendet publikationsbezogene Metadaten als Grundlage. Die verknüpften Begriffe zwischen verlinkten offenen Datenrepositorien/Thesauri werden als wichtiger Angelpunkt betrachtet, indem Unterbegriffe, Oberbegriffe und verwandten Konzepte über semantische Datenmodelle, wie SKOS, berücksichtigt werden. Methoden des Information Retrieval werden angewandt, um v.a. Publikationen mit hoher semantischer Verwandtschaft zu identifizieren. Zu diesem Zweck werden Ansätze des Vektorraummodells und des „Word Embedding“ eingesetzt und vergleichend analysiert. Die Analysen werden in Digitalen Bibliotheken mit unterschiedlichen thematischen Schwerpunkten (z.B. Wirtschaft und Landwirtschaft) durchgeführt. Durch Techniken des maschinellen Lernens werden hierfür Metadaten angereichert, z.B. mit Synonymen für inhaltliche Schlagwörter, um so Ähnlichkeitsberechnungen weiter zu verbessern. Zur Sicherstellung der Qualität werden die beiden Ansätze mit verschiedenen Metadatensätzen vergleichend analysiert wobei die Beurteilung durch Expert*innen erfolgt. Durch die Verknüpfung verschiedener Methoden des Information Retrieval kann die Qualität der Ergebnisse weiter verbessert werden. Dies trifft insbesondere auch dann zu wenn Benutzerinteraktion Möglichkeiten zur Anpassung der Sucheigenschaften bieten. Im zweiten Ansatz, den diese Dissertation verfolgt, werden autorenbezogene Daten gesammelt, verbunden mit dem Ziel, ein umfassendes Autorenprofil für eine Digitale Bibliothek zu generieren. Für diesen Zweck kommen sowohl nicht-bibliothekarische Quellen, wie Linked Data-Repositorien (z.B. WIKIDATA) und als auch bibliothekarische Quellen, wie Normdatensysteme, zum Einsatz. Wenn solch unterschiedliche Quellen genutzt werden, wird die Disambiguierung von Autorennamen über die Nutzung bereits vorhandener persistenter Identifikatoren erforderlich. Hierfür bietet sich ein algorithmischer Ansatz für die Disambiguierung von Autoren an, der Normdaten, wie die des Virtual International Authority File (VIAF) nachnutzt. Mit Bezug zur Informatik liegt der methodische Wert dieser Dissertation in der Kombination von semantischen Technologien mit Verfahren des Information Retrievals und der künstlichen Intelligenz zur Erhöhung von Interoperabilität zwischen Digitalen Bibliotheken und zwischen Bibliotheken und nicht-bibliothekarischen Quellen. Mit der Positionierung dieser Dissertation als anwendungsorientierter Beitrag zur Verbesserung von Interoperabilität werden zwei wesentliche Beiträge im Kontext Digitaler Bibliotheken geleistet: (1) Die Recherche nach Informationen aus unterschiedlichen Digitalen Bibliotheken kann über einen Zugang ermöglicht werden. (2) Vorhandene Informationen über Autor*innen werden aus unterschiedlichsten Quellen eingesammelt und zu einem Autorenprofil aggregiert

Improving data identification and tagging for more effective decision making in agriculture

International audienc

The Application of Semantic Web Technologies to Content Analysis in Sociology

In der Soziologie werden Texte als soziale Phänomene verstanden, die als Mittel zur Analyse von sozialer Wirklichkeit dienen können. Im Laufe der Jahre hat sich eine breite Palette von Techniken in der soziologischen Textanalyse entwickelt, du denen quantitative und qualitative Methoden, sowie vollständig manuelle und computergestützte Ansätze gehören. Die Entwicklung des World Wide Web und sozialer Medien, aber auch technische Entwicklungen wie maschinelle Schrift- und Spracherkennung tragen dazu bei, dass die Menge an verfügbaren und analysierbaren Texten enorm angestiegen ist. Dies führte in den letzten Jahren dazu, dass auch Soziologen auf mehr computergestützte Ansätze zur Textanalyse setzten, wie zum Beispiel statistische ’Natural Language Processing’ (NLP) Techniken. Doch obwohl vielseitige Methoden und Technologien für die soziologische Textanalyse entwickelt wurden, fehlt es an einheitlichen Standards zur Analyse und Veröffentlichung textueller Daten. Dieses Problem führt auch dazu, dass die Transparenz von Analyseprozessen und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten leidet. Das ’Semantic Web’ und damit einhergehend ’Linked Data’ bieten eine Reihe von Standards zur Darstellung und Organisation von Informationen und Wissen. Diese Standards werden von zahlreichen Anwendungen genutzt, darunter befinden sich auch Methoden zur Veröffentlichung von Daten und ’Named Entity Linking’, eine spezielle Form von NLP. Diese Arbeit versucht die Frage zu diskutieren, in welchem Umfang diese Standards und Tools aus der SemanticWeb- und Linked Data- Community die computergestützte Textanalyse in der Soziologie unterstützen können. Die dafür notwendigen Technologien werden kurz vorgsetellt und danach auf einen Beispieldatensatz der aus Verfassungstexten der Niederlande von 1883 bis 2016 bestand angewendet. Dabei wird demonstriert wie aus den Dokumenten RDF Daten generiert und veröffentlicht werden können, und wie darauf zugegriffen werden kann. Es werden Abfragen erstellt die sich zunächst ausschließlich auf die lokalen Daten beziehen und daraufhin wird demonstriert wie dieses lokale Wissen durch Informationen aus externen Wissensbases angereichert werden kann. Die vorgestellten Ansätze werden im Detail diskutiert und es werden Schnittpunkte für ein mögliches Engagement der Soziologen im Semantic Web Bereich herausgearbeitet, die die vogestellten Analysen und Abfragemöglichkeiten in Zukunft erweitern können