Toponym Disambiguation in Information Retrieval

In recent years, geography has acquired a great importance in the context of Information Retrieval (IR) and, in general, of the automated processing of information in text. Mobile devices that are able to surf the web and at the same time inform about their position are now a common reality, together with applications that can exploit this data to provide users with locally customised information, such as directions or advertisements. Therefore, it is important to deal properly with the geographic information that is included in electronic texts. The majority of such kind of information is contained as place names, or toponyms. Toponym ambiguity represents an important issue in Geographical Information Retrieval (GIR), due to the fact that queries are geographically constrained. There has been a struggle to nd speci c geographical IR methods that actually outperform traditional IR techniques. Toponym ambiguity may constitute a relevant factor in the inability of current GIR systems to take advantage from geographical knowledge. Recently, some Ph.D. theses have dealt with Toponym Disambiguation (TD) from di erent perspectives, from the development of resources for the evaluation of Toponym Disambiguation (Leidner (2007)) to the use of TD to improve geographical scope resolution (Andogah (2010)). The Ph.D. thesis presented here introduces a TD method based on WordNet and carries out a detailed study of the relationship of Toponym Disambiguation to some IR applications, such as GIR, Question Answering (QA) and Web retrieval. The work presented in this thesis starts with an introduction to the applications in which TD may result useful, together with an analysis of the ambiguity of toponyms in news collections. It could not be possible to study the ambiguity of toponyms without studying the resources that are used as placename repositories; these resources are the equivalent to language dictionaries, which provide the di erent meanings of a given word.Buscaldi, D. (2010). Toponym Disambiguation in Information Retrieval [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8912Palanci

Joint parsing of syntactic and semantic dependencies

Syntactic Dependency Parsing and Semantic Role Labeling (SRL) are two main problems in Natural Language Understanding. Both tasks are closely related and can be regarded as parsing on top of a given sequence. In the data-driven approach context, these tasks are typically addressed sequentially by a pipeline of classifiers. A syntactic parser is run in the first stage, and then given the predicates, the semantic roles are identified and classified (Gildea and Jurafsky, 2002). An appealing and largely unexplored idea is to jointly process syntactic dependencies and semantic roles. A joint process could capture some interactions that pipeline systems are unable to model. We expect joint models to improve on syntax based on semantic cues and also the reverse. Despite this potential advantage and the interest in joint processing stimulated by the CoNLL-2008 and 2009 Shared Tasks (Surdeanu et al., 2008; Hajic et al., 2009), very few joint models have been proposed to date, few have achieved attention and fewer have obtained competitive results. This thesis presents three contributions on this topic. The first contribution is to frame semantic role labeling as a linear assignment task. Under this framework we avoid assigning repeated roles to the arguments of a predicate. Our proposal follows previous work on enforcing constraints on the SRL analysis (Punyakanok et al., 2004; Surdeanu et al., 2007). But in our case, we enforce only a relevant subset of these constraints. We solve this problem with the efficient O(n^3) Hungarian algorithm. Our next contributions will rely on this assignment framework. The second contribution of this thesis is a joint model that combines syntactic parsing and SRL (Lluís et al., 2013). We solve it by using dual-decomposition techniques. A strong point of our model is that it generates a joint solution relying on largely unmodified syntactic and SRL parsers. We train each component independently and the dual-decomposition method finds the optimal joint solution at decoding time. Our model has some optimality and efficiency guarantees. We show experiments comparing the pipeline and joint approaches on different test sets extracted from the CoNLL-2009 Shared Task. We observe some improvements both in syntax and semantics when our syntactic component is a first-order parser. Our results for the English language are competitive with respect to other state-of-the-art joint proposals such as Henderson et al., (2013). The third contribution of this thesis is a model that finds semantic roles together with syntactic paths linking predicates and arguments (Lluís et al., 2014). We frame SRL as a shortest-path problem. Our method instead of conditioning over complete syntactic paths is based on the assumption that paths can be factorized. We rely on this factorization to efficiently solve our problem. The approach represents a novel way of exploiting syntactic variability in SRL. In experiments we observe improvements in the robustness of classifiers.L'anàlisi sintàctica de dependències i l'etiquetatge de rols semàntics són dues tasques principals dins el camp del Processament del Llenguatge Natural. Aquestes dues tasques estan estretament relacionades i poden considerar-se de manera genèrica com la construcció d'una anàlisi a partir d'una seqüència donada. En el context de les aproximacions basades en grans volums de dades, les dues tasques es tracten habitualment de manera seqüencial mitjançant una sèrie de classificadors en cadena. Un analitzador sintàctic s'aplica en primer lloc i a continuació i donats un predicats, els rols semàntics són identificats i classificats (Gildea i Jurafsky, 2002). Processar conjuntament les dependències sintàctiques i els rols semàntics és una idea que pot resultar atractiva però que tot i això s'ha explorat poc. Un procés conjunt podria capturar algunes interaccions que els sistemes seqüencials són incapaços de modelar. En un model conjunt esperem que la semàntica ens proporcioni pistes per tal de millorar la sintaxi així com també que es produeixin millores en el sentit contrari. Tot i aquests avantatges potencials i l'interès en els models conjunts que va despertar la tasca compartida de les "Conference on Computational Natural Language Learning" (CoNLL) 2008 i 2009 (Surdeanu et al., 2008; Hajic et al., 2009) fins al dia d'avui s'han proposat pocs models conjunts, pocs d'aquests han aconseguit tenir un ampli ressò i encara menys han presentat resultats competitius. La tesi presenta tres contribucions en aquest camp. La primera contribució és modelar l'etiquetatge de rols semàntics com un problema d'assignació lineal. Sota aquest marc evitem assignar rols repetits als arguments d'un predicat. Aquesta proposta va en la línia del treball previ sobre aplicació de restriccions en l'etiquetatge de rols semàntics (Punyakanok et al., 2004; Surdeanu et al., 2007). En el nostre cas però, apliquem només un subconjunt de les restriccions més rellevants presentades en treballs anteriors. El problema de l'assignació el resolem amb l'eficient algorisme Hongarès O(n^3). Les següents contribucions d'aquesta tesi utilitzen aquest mateix marc basat en l'assignació. La segona contribució de la tesi és un model conjunt que combina l'anàlisi sintàctica amb l'etiquetatge de rols semàntics (Lluís et al., 2013). Resolem aquest problema utilitzant el mètode anomenat "dual decomposition". Un punt destacable del nostre model és que genera la solució conjunta basant-se en analitzadors sintàctics i de rols semàntics pràcticament sense modificar. Entrenem cada component per separat i el mètode de "dual decomposition" ens permet obtenir la solució conjunta òptima durant la fase descodificació. El nostre model presenta algunes garanties d'optimalitat i eficiència. Mostrem experiments comparant les aproximacions seqüencials i conjuntes amb diferents conjunts de dades extrets de la tasca compartida del CoNLL-2009. Hem observat algunes millores tant en sintaxi com en semàntica en els casos en que el nostre component sintàctic és un analitzador de primer ordre. Els resultats que obtenim per a l'anglès són competitius respecte a altres sistemes conjunts de l'estat de l'art tals com Henderson et al. (2013). La tercera contribució de la tesi és un model que cerca rols semàntics juntament amb camins sintàctics que relacionen els predicats amb els seus arguments (Lluís et al., 2014). Considerem l'etiquetatge de rols com un problema de camins mínims. El nostre mètode enlloc de condicionar sobre camins sintàctics complets, es basa en l'assumpció que els camins poden ser factoritzats. Aquesta factorització és la que ens permet solucionar el problema de manera eficient. Aquesta aproximació representa una nova manera d'explotar variabilitat sintàctica durant l'etiquetatge de rols semàntics. En els experiments observem millores en la robustesa dels classificadors

Korreferentzia-ebazpena euskarazko testuetan.

203 p.Gaur egun, korreferentzia-ebazpen automatikoa gakotzat har dezakegu testuak ulertuahal izateko; ondorioz, behar-beharrezkoa da diskurtsoaren ulerkuntza sakona eskatzenduten Lengoaia Naturalaren Prozesamenduko (NLP) hainbat atazatan.Testu bateko bi espresio testualek objektu berbera adierazi edo erreferentziatzendutenean, bi espresio horien artean korreferentzia-erlazio bat dagoela esan ohi da. Testubatean ager daitezkeen espresio testual horien arteko korreferentzia-erlazioak ebazteahelburu duen atazari korreferentzia-ebazpena deritzo.Tesi-lan hau, hizkuntzalaritza konputazionalaren arloan kokatzen da eta euskarazidatzitako testuen korreferentzia-ebazpen automatikoa du helburu, zehazkiago esanda,euskarazko korreferentzia-ebazpen automatikoa gauzatzeko dagoen baliabide eta tresnenhutsunea betetzea du helburu.Tesi-lan honetan, lehenik euskarazko testuetan ager daitezkeen espresio testualakautomatikoki identifikatzeko garatu dugun erregelatan oinarritutako tresna azaltzen da.Ondoren, Stanfordeko unibertsitatean ingeleserako diseinatu den erregelatanoinarritutako korreferentzia-ebazpenerako sistema euskararen ezaugarrietara nolaegokitu den eta ezagutza-base semantikoak erabiliz nola hobetu dugun aurkezten da.Bukatzeko, ikasketa automatikoan oinarritzen den BART korreferentzia-ebazpenerakosistema euskarara egokitzeko eta hobetzeko egindako lana azaltzen da