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

Linked Data Supported Information Retrieval

Um Inhalte im World Wide Web ausfindig zu machen, sind Suchmaschienen nicht mehr wegzudenken. Semantic Web und Linked Data Technologien ermöglichen ein detaillierteres und eindeutiges Strukturieren der Inhalte und erlauben vollkommen neue Herangehensweisen an die Lösung von Information Retrieval Problemen. Diese Arbeit befasst sich mit den Möglichkeiten, wie Information Retrieval Anwendungen von der Einbeziehung von Linked Data profitieren können. Neue Methoden der computer-gestützten semantischen Textanalyse, semantischen Suche, Informationspriorisierung und -visualisierung werden vorgestellt und umfassend evaluiert. Dabei werden Linked Data Ressourcen und ihre Beziehungen in die Verfahren integriert, um eine Steigerung der Effektivität der Verfahren bzw. ihrer Benutzerfreundlichkeit zu erzielen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen des Information Retrieval und Linked Data gegeben. Anschließend werden neue manuelle und automatisierte Verfahren zum semantischen Annotieren von Dokumenten durch deren Verknüpfung mit Linked Data Ressourcen vorgestellt (Entity Linking). Eine umfassende Evaluation der Verfahren wird durchgeführt und das zu Grunde liegende Evaluationssystem umfangreich verbessert. Aufbauend auf den Annotationsverfahren werden zwei neue Retrievalmodelle zur semantischen Suche vorgestellt und evaluiert. Die Verfahren basieren auf dem generalisierten Vektorraummodell und beziehen die semantische Ähnlichkeit anhand von taxonomie-basierten Beziehungen der Linked Data Ressourcen in Dokumenten und Suchanfragen in die Berechnung der Suchergebnisrangfolge ein. Mit dem Ziel die Berechnung von semantischer Ähnlichkeit weiter zu verfeinern, wird ein Verfahren zur Priorisierung von Linked Data Ressourcen vorgestellt und evaluiert. Darauf aufbauend werden Visualisierungstechniken aufgezeigt mit dem Ziel, die Explorierbarkeit und Navigierbarkeit innerhalb eines semantisch annotierten Dokumentenkorpus zu verbessern. Hierfür werden zwei Anwendungen präsentiert. Zum einen eine Linked Data basierte explorative Erweiterung als Ergänzung zu einer traditionellen schlüsselwort-basierten Suchmaschine, zum anderen ein Linked Data basiertes Empfehlungssystem

SemIndex: Semantic-Aware Inverted Index

[email protected] paper focuses on the important problem of semanticaware search in textual (structured, semi-structured, NoSQL) databases. This problem has emerged as a required extension of the standard containment keyword based query to meet user needs in textual databases and IR applications. We provide here a new approach, called SemIndex, that extends the standard inverted index by constructing a tight coupling inverted index graph that combines two main resources: a general purpose semantic network, and a standard inverted index on a collection of textual data. We also provide an extended query model and related processing algorithms with the help of SemIndex. To investigate its effectiveness, we set up experiments to test the performance of SemIndex. Preliminary results have demonstrated the effectiveness, scalability and optimality of our approach.This study is partly funded by: Bourgogne Region program, CNRS, and STIC AmSud project Geo-Climate XMine, and LAU grant SOERC-1314T012.Revisión por pare