A Semi-Supervised Algorithm for Detecting Extremism Propaganda Diffusion on Social Media

European Social Fund, the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (Project Reference: FFI2016-79748-R)Junta de Andalucía (Project References: P18-FR-5020 and A-HUM-250-UGR18)Spanish Ministry of Economy and Competitiveness 2017 FPI Predoctoral Programme (Grant Number: BES-2017-081202

LiDom builder: Automatising the construction of multilingual domain modules

136 p.Laburpena Lan honetan LiDOM Builder tresnaren analisi, diseinu eta ebaluazioa aurkezten dira. Teknologian oinarritutako hezkuntzarako tresnen Domeinu Modulu Eleaniztunak testuliburu elektronikoetatik era automatikoan erauztea ahalbidetzen du LiDOM Builderek. Ezagutza eskuratzeko, Hizkuntzaren Prozesamendurako eta Ikaste Automatikorako teknikekin batera, hainbat baliabide eleaniztun erabiltzen ditu, besteak beste, Wikipedia eta WordNet.Domeinu Modulu Elebakarretik Domeinu Modulu Eleaniztunerako bidean, LiDOM Builder tresna DOM-Sortze ingurunearen (Larrañaga, 2012; Larrañaga et al., 2014) bilakaera dela esan genezake. Horretarako, LiDOM Builderek domeinua ikuspegi eleaniztun batetik adieraztea ahalbidetzen duen mekanismoa dakar. Domeinu Modulu Eleaniztunak bi maila ezberdinetako ezagutza jasotzen du: Ikaste Domeinuaren Ontologia (IDO), non hizkuntza ezberdinetan etiketatutako topikoak eta hauen arteko erlazio pedagogikoak jasotzen baitira, eta Ikaste Objektuak (IO), hau da, metadatuekin etiketatutako baliabide didaktikoen bilduma, hizkuntza horietan. LiDOM Builderek onartutako hizkuntza guztietan domeinuaren topikoak adierazteko aukera ematen du. Topiko bakoitza lotuta dago dagokion hizkuntzako bere etiketa baliokidearekin. Gainera, IOak deskribatzeko metadatu aberastuak erabiltzen ditu hizkuntza desberdinetan parekideak diren baliabide didaktikoak lotzeko.LiDOM Builderen, hasiera batean, domeinu-modulua hizkuntza jakin batean idatzitako dokumentu batetik erauziko da eta, baliabide eleaniztunak erabiliko dira, gerora, bai topikoak bai IOak beste hizkuntzetan ere lortzeko. Lan honetan, Ingelesez idatzitako liburuek osatuko dute informazio-iturri nagusia bai doitze-prozesuan bai ebaluazio-prozesuan. Zehazki, honako testuliburu hauek erabili dira: Principles of Object Oriented Programming (Wong and Nguyen, 2010), Introduction to Astronomy (Morison, 2008) eta Introduction to Molecular Biology (Raineri, 2010). Baliabide eleaniztunei dagokienez, Wikipedia, WordNet eta Wikipediatik erauzitako beste hainbat ezagutza-base erabili dira. Testuliburuetatik Domeinu Modulu Eleaniztunak eraikitzeko, LiDOM Builder hiru modulu nagusitan oinarritzen da: LiTeWi eta LiReWi moduluak IDO eleaniztuna eraikitzeaz arduratuko dira eta LiLoWi, aldiz, IO eleaniztunak eraikitzeaz. Jarraian, aipatutako modulu bakoitza xehetasun gehiagorekin azaltzen da.¿ LiTeWi (Conde et al., 2015) moduluak, edozein ikaste-domeinutako testuliburu batetik abiatuta, Hezkuntzarako Ontologia bati dagozkion hainbat termino eleaniztun identifikatuko ditu, hala nola TF-IDF, KP-Miner, CValue eta Shallow Parsing Grammar. Hori lortzeko, gainbegiratu gabeko datu-erauzketa teknikez eta Wikipediaz baliatzen da. Ontologiako topikoak erauzteak LiTeWi-n hiru urrats ditu: lehenik hautagai diren terminoen erauzketa; bigarrenik, lortutako terminoen konbinatzea eta fintzea azken termino zerrenda osatuz; eta azkenik, zerrendako terminoak beste hizkuntzetara mapatzea Wikipedia baliatuz.¿ LiReWi (Conde et al., onartzeko) moduluak Hezkuntzarako Ontologia erlazio pedagogikoez aberastuko du, beti ere testuliburua abiapuntu gisa erabilita. Lau motatako erlazio pedagogikoak erauziko ditu (isA, partOf, prerequisite eta pedagogicallyClose) hainbat teknika eta ezagutza-base konbinatuz. Ezagutza-baseen artean Wikipedia, WordNet, WikiTaxonomy, WibiTaxonomy eta WikiRelations daude. LiReWi-k ere hiru urrats emango ditu erlazioak lortzeko: hasteko, ontologiako topikoak erlazioak erauzteko erabiliko diren ezagutza-base desberdinekin mapatuko ditu; gero, hainbat erlazio-erauzle, bakoitza teknika desberdin batean oinarritzen dena, exekutatuko ditu konkurrenteki erlazio hautagaiak erauzteko; eta, bukatzeko, lortutako emaitza guztiak konbinatu eta iragaziko ditu erlazio pedagogikoen azken multzoa lortuz. Gainera, DOM-Sortzetik LiDOM Buildererako trantsizioan, tesi honetan hobetu egin dira dokumentuen indizeetatik erauzitako isA eta partOf erlazioak, Wikipedia baliabide gehigarri bezala erabilita (Conde et al., 2014).¿ LiLoWi moduluak IOak -batzuk eleaniztunak- erauziko ditu, abiapuntuko testuliburutik ez ezik Wikipedia edo WordNet bezalako ezagutza-baseetatik ere. IDO ontologiako topiko bakoitza Wikipedia eta WordNet-ekin mapatu ostean, LiLoWi-k baliabide didaktikoak erauziko ditu hainbat IO erauzlez baliatuz.IO erauzketa-prozesuan, DOM-Sortzetik LiDOM Buildereko bidean, eta Wikipedia eta WordNet erabili aurretik, ingelesa hizkuntza ere gehitu eta ebaluatu da (Conde et al., 2012).LiDOM Builderen ebaluaziori dagokionez, modulu bakoitza bere aldetik testatua eta ebaluatua izan da bai Gold-standard teknika bai aditu-ebaluazioa baliatuz. Gainera, Wikipedia eta WordNet ezagutza-baseen integrazioak IOen erauzketari ekarri dion hobekuntza ere ebaluatu da. Esan genezake kasu guztietan lortu diren emaitzak oso onak direla.Bukatzeko, eta laburpen gisa, lau dira LiDOM Builderek Domeinu Modulu Eleaniztunaren arloari egin dizkion ekarpen nagusiak:¿ Domeinu Modulu Eleaniztunak adierazteko mekanismo egokia.¿ LiTeWiren garapena. Testuliburuetatik Hezkuntzarako Ontologietarako terminologia eleaniztuna erauztea ahalbidetzen du modulu honek. Ingelesa eta Gaztelera hizkuntzentzako termino-erauzlea eskura dago https://github.com/Neuw84/LiTe URLan.¿ LiReWiren garapena. Testuliburuetatik Hezkuntzarako Ontologietarako erlazio pedagogikoak erauztea ahalbidetzen du modulu honek. Erabiltzen duen Wikipedia/WordNet mapatzailea eskura dago https://github.com/Neuw84/Wikipedia2WordNet URLan.¿ LiLoWiren garapena. Testuliburua eta Wikipedia eta WordNet ezagutza-baseak erabilita IO eleaniztunak erauztea ahalbidetzen du modulu honek

Can Multinomial Logistic Regression Predicts Research Group using Text Input?

While submitting proposals in SISINTA, students often confuse or falsely submit their proposals to the less relevant or incorrect research group. There are 13 research groups for the students to choose from. We proposed a text classification method to help students find the best research group based on the title and/or abstract. The stages in this study include data collection, preprocessing data, classification using Logistic Regression, and evaluation of the results. Three scenarios in research group classification are based on 1) title only, 2) abstract only, and 3) title and abstract. Based on the experiments, research group classification using title-only input is the best overall. This scenario gets the most optimal results with accuracy, precision, recall, and f1-score successively at 63.68%, 64.91%, 63.68%, and 63.46%. This result is sufficient to help students find the best research group based on the text titles. In addition, lecturers can comment more elaborately since the proposals are relevant to the research group’s scope

Improving Arabic neural machine translation via n-best list re-ranking

Even though the rise of the Neural Machine Translation (NMT) paradigm has brought a great deal of improvement to the machine translation field, the current translation results are still not perfect. One of the main reasons for this imperfection is the decoding task complexity. Indeed, the problem of finding the one best translation from the space of all possible translations was and still is a challenging problem. One of the most successful ways to address it is via n-best list re-ranking which attempts to reorder the n-best decoder translations according to some defined features. In this paper, we propose a set of new re-ranking features that can be extracted directly from the parallel corpus without needing any external tools. The features set that we propose takes into account lexical, syntactic, and even semantic aspects of the n-best list translations. We also present a method for feature weights optimization that uses a Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm. Our system has been evaluated on multiple English-to-Arabic and Arabic-to-English machine translation test sets, and the obtained re-ranking results yield noticeable improvements over the baseline NMT systems

Unsupervised entity linking using graph-based semantic similarity

Nowadays, the human textual data constitutes a great proportion of the shared information resources such as World Wide Web (WWW). Social networks, news and learning resources as well as Knowledge Bases (KBs) are just the small examples that widely contain the textual data which is used by both human and machine readers. The nature of human languages is highly ambiguous, means that a short portion of a textual context (such as words or phrases) can semantically be interpreted in different ways. A language processor should detect the best interpretation depending on the context in which each word or phrase appears. In case of human readers, the brain is quite proficient in interfering textual data. Human language developed in a way that reflects the innate ability provided by the brain’s neural networks. However, there still exist the moments that the text disambiguation task would remain a hard challenge for the human readers. In case of machine readers, it has been a long-term challenge to develop the ability to do natural language processing and machine learning. Different interpretation can change the broad range of topics and targets. The different in interpretation can cause serious impacts when it is used in critical domains that need high precision. Thus, the correctly inferring the ambiguous words would be highly crucial. To tackle it, two tasks have been developed: Word Sense Disambiguation (WSD) to infer the sense (i.e. meaning) of ambiguous words, when the word has multiple meanings, and Entity Linking (EL) (also called, Named Entity Disambiguation–NED, Named Entity Recognition and Disambiguation–NERD, or Named Entity Normalization–NEN) which is used to explore the correct reference of Named Entity (NE) mentions occurring in documents. The solution to these problems impacts other computer-related writing, such as discourse, improving relevance of search engines, anaphora resolution, coherence, and inference. This document summarizes the works towards developing an unsupervised Entity Linking (EL) system using graph-based semantic similarity aiming to disambiguate Named Entity (NE) mentions occurring in a target document. The EL task is highly challenging since each entity can usually be referred to by several NE mentions (synonymy). In addition, a NE mention may be used to indicate distinct entities (polysemy). Thus, much effort is necessary to tackle these challenges. Our EL system disambiguates the NE mentions in several steps. For each step, we have proposed, implemented, and evaluated several approaches. We evaluated our EL system in TAC-KBP4 English EL evaluation framework in which the system input consists of a set of queries, each containing a query name (target NE mention) along with start and end offsets of that mention in the target document. The output is either a NE entry id in a reference Knowledge Base (KB) or a Not-in-KB (NIL) id in the case that system could not find any appropriate entry for that query. At the end, we have analyzed our result in different aspects. To disambiguate query name we apply a graph-based semantic similarity approach to extract the network of the semantic knowledge existing in the content of target document.Este documento es un resumen del trabajo realizado para la construccion de un sistema de Entity Linking (EL) destinado a desambiguar menciones de Entidades Nombradas (Named Entities, NE) que aparecen en un documento de referencia. La tarea de EL presenta una gran dificultad ya que cada entidad puede ser mencionada de varias maneras (sinonimia). Ademas cada mencion puede referirse a mas de una entidad (polisemia). Asi pues, se debe realizar un gran esfuerzo para hacer frente a estos retos. Nuestro sistema de EL lleva a cabo la desambiguacion de las menciones de NE en varias etapas. Para cada etapa hemos propuesto, implementado y evaluado varias aproximaciones. Hemos evaluado nuestro sistema de EL en el marco del TAC-KBP English EL evaluation framework. En este marco la evaluacion se realiza a partir de una entrada que consiste en un conjunto de consultas cada una de las cuales consta de un nombre (query name) que corresponde a una mencion objetivo cuya posicion en un documento de referencia se indica. La salida debe indicar a que entidad en una base de conocimiento (Knowledge Base, KB) corresponde la mencion. En caso de no existir un referente apropiado la respuesta sera Not-in-KB (NIL). La tesis concluye con un analisis pormenorizado de los resultados obtenidos en la evaluacion.Postprint (published version