GeoCLEF 2006: the CLEF 2006 Ccross-language geographic information retrieval track overview

After being a pilot track in 2005, GeoCLEF advanced to be a regular track within CLEF 2006. The purpose of GeoCLEF is to test and evaluate cross-language geographic information retrieval (GIR): retrieval for topics with a geographic specification. For GeoCLEF 2006, twenty-five search topics were defined by the organizing groups for searching English, German, Portuguese and Spanish document collections. Topics were translated into English, German, Portuguese, Spanish and Japanese. Several topics in 2006 were significantly more geographically challenging than in 2005. Seventeen groups submitted 149 runs (up from eleven groups and 117 runs in GeoCLEF 2005). The groups used a variety of approaches, including geographic bounding boxes, named entity extraction and external knowledge bases (geographic thesauri and ontologies and gazetteers)

Automatic construction of English/Chinese parallel corpus.

Li Kar Wing.Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 2001.Includes bibliographical references (leaves 88-96).Abstracts in English and Chinese.ABSTRACT --- p.iACKNOWLEDGEMENTS --- p.vLIST OF TABLES --- p.viiiLIST OF FIGURES --- p.ixCHAPTERSChapter 1. --- INTRODUCTION --- p.1Chapter 1.1 --- Application of corpus-based techniques --- p.2Chapter 1.1.1 --- Machine Translation (MT) --- p.2Chapter 1.1.1.1 --- Linguistic --- p.3Chapter 1.1.1.2 --- Statistical --- p.4Chapter 1.1.1.3 --- Lexicon construction --- p.4Chapter 1.1.2 --- Cross-lingual Information Retrieval (CLIR) --- p.6Chapter 1.1.2.1 --- Controlled vocabulary --- p.6Chapter 1.1.2.2 --- Free text --- p.7Chapter 1.1.2.3 --- Application corpus-based approach in CLIR --- p.9Chapter 1.2 --- Overview of linguistic resources --- p.10Chapter 1.3 --- Written language corpora --- p.12Chapter 1.3.1 --- Types of corpora --- p.13Chapter 1.3.2 --- Limitation of comparable corpora --- p.16Chapter 1.4 --- Outline of the dissertation --- p.17Chapter 2. --- LITERATURE REVIEW --- p.19Chapter 2.1 --- Research in automatic corpus construction --- p.20Chapter 2.2 --- Research in translation alignment --- p.25Chapter 2.2.1 --- Sentence alignment --- p.27Chapter 2.2.2 --- Word alignment --- p.28Chapter 2.3 --- Research in alignment of sequences --- p.33Chapter 3. --- ALIGNMENT AT WORD LEVEL AND CHARACTER LEVEL --- p.35Chapter 3.1 --- Title alignment --- p.35Chapter 3.1.1 --- Lexical features --- p.37Chapter 3.1.2 --- Grammatical features --- p.40Chapter 3.1.3 --- The English/Chinese alignment model --- p.41Chapter 3.2 --- Alignment at word level and character level --- p.42Chapter 3.2.1 --- Alignment at word level --- p.42Chapter 3.2.2 --- Alignment at character level: Longest matching --- p.44Chapter 3.2.3 --- Longest common subsequence(LCS) --- p.46Chapter 3.2.4 --- Applying LCS in the English/Chinese alignment model --- p.48Chapter 3.3 --- Reduce overlapping ambiguity --- p.52Chapter 3.3.1 --- Edit distance --- p.52Chapter 3.3.2 --- Overlapping in the algorithm model --- p.54Chapter 4. --- ALIGNMENT AT TITLE LEVEL --- p.59Chapter 4.1 --- Review of score functions --- p.59Chapter 4.2 --- The Score function --- p.60Chapter 4.2.1 --- (C matches E) and (E matches C) --- p.60Chapter 4.2.2 --- Length similarity --- p.63Chapter 5. --- EXPERIMENTAL RESULTS --- p.69Chapter 5.1 --- Hong Kong government press release articles --- p.69Chapter 5.2 --- Hang Seng Bank economic monthly reports --- p.76Chapter 5.3 --- Hang Seng Bank press release articles --- p.78Chapter 5.4 --- Hang Seng Bank speech articles --- p.81Chapter 5.5 --- Quality of the collections and future work --- p.84Chapter 6. --- CONCLUSION --- p.87Bibliograph

Towards a Universal Wordnet by Learning from Combined Evidenc

Lexical databases are invaluable sources of knowledge about words and their meanings, with numerous applications in areas like NLP, IR, and AI. We propose a methodology for the automatic construction of a large-scale multilingual lexical database where words of many languages are hierarchically organized in terms of their meanings and their semantic relations to other words. This resource is bootstrapped from WordNet, a well-known English-language resource. Our approach extends WordNet with around 1.5 million meaning links for 800,000 words in over 200 languages, drawing on evidence extracted from a variety of resources including existing (monolingual) wordnets, (mostly bilingual) translation dictionaries, and parallel corpora. Graph-based scoring functions and statistical learning techniques are used to iteratively integrate this information and build an output graph. Experiments show that this wordnet has a high level of precision and coverage, and that it can be useful in applied tasks such as cross-lingual text classification

Report on first selection of resources

The central objective of the Metanet4u project is to contribute to the establishment of a pan-European digital platform that makes available language resources and services, encompassing both datasets and software tools, for speech and language processing, and supports a new generation of exchange facilities for them.Peer ReviewedPreprin

Mining Meaning from Wikipedia

Wikipedia is a goldmine of information; not just for its many readers, but also for the growing community of researchers who recognize it as a resource of exceptional scale and utility. It represents a vast investment of manual effort and judgment: a huge, constantly evolving tapestry of concepts and relations that is being applied to a host of tasks. This article provides a comprehensive description of this work. It focuses on research that extracts and makes use of the concepts, relations, facts and descriptions found in Wikipedia, and organizes the work into four broad categories: applying Wikipedia to natural language processing; using it to facilitate information retrieval and information extraction; and as a resource for ontology building. The article addresses how Wikipedia is being used as is, how it is being improved and adapted, and how it is being combined with other structures to create entirely new resources. We identify the research groups and individuals involved, and how their work has developed in the last few years. We provide a comprehensive list of the open-source software they have produced.Comment: An extensive survey of re-using information in Wikipedia in natural language processing, information retrieval and extraction and ontology building. Accepted for publication in International Journal of Human-Computer Studie

平易なコーパスを用いないテキスト平易化

首都大学東京, 2018-03-25, 博士（工学）首都大学東

Ontology Localization

Nuestra meta principal en esta tesis es proponer una solución para construir una ontología multilingüe, a través de la localización automática de una ontología. La noción de localización viene del área de Desarrollo de Software que hace referencia a la adaptación de un producto de software a un ambiente no nativo. En la Ingeniería Ontológica, la localización de ontologías podría ser considerada como un subtipo de la localización de software en el cual el producto es un modelo compartido de un dominio particular, por ejemplo, una ontología, a ser usada por una cierta aplicación. En concreto, nuestro trabajo introduce una nueva propuesta para el problema de multilingüismo, describiendo los métodos, técnicas y herramientas para la localización de recursos ontológicos y cómo el multilingüismo puede ser representado en las ontologías. No es la meta de este trabajo apoyar una única propuesta para la localización de ontologías, sino más bien mostrar la variedad de métodos y técnicas que pueden ser readaptadas de otras áreas de conocimiento para reducir el costo y esfuerzo que significa enriquecer una ontología con información multilingüe. Estamos convencidos de que no hay un único método para la localización de ontologías. Sin embargo, nos concentramos en soluciones automáticas para la localización de estos recursos. La propuesta presentada en esta tesis provee una cobertura global de la actividad de localización para los profesionales ontológicos. En particular, este trabajo ofrece una explicación formal de nuestro proceso general de localización, definiendo las entradas, salidas, y los principales pasos identificados. Además, en la propuesta consideramos algunas dimensiones para localizar una ontología. Estas dimensiones nos permiten establecer una clasificación de técnicas de traducción basadas en métodos tomados de la disciplina de traducción por máquina. Para facilitar el análisis de estas técnicas de traducción, introducimos una estructura de evaluación que cubre sus aspectos principales. Finalmente, ofrecemos una vista intuitiva de todo el ciclo de vida de la localización de ontologías y esbozamos nuestro acercamiento para la definición de una arquitectura de sistema que soporte esta actividad. El modelo propuesto comprende los componentes del sistema, las propiedades visibles de esos componentes, las relaciones entre ellos, y provee además, una base desde la cual sistemas de localización de ontologías pueden ser desarrollados. Las principales contribuciones de este trabajo se resumen como sigue: - Una caracterización y definición de los problemas de localización de ontologías, basado en problemas encontrados en áreas relacionadas. La caracterización propuesta tiene en cuenta tres problemas diferentes de la localización: traducción, gestión de la información, y representación de la información multilingüe. - Una metodología prescriptiva para soportar la actividad de localización de ontologías, basada en las metodologías de localización usadas en Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, tan general como es posible, tal que ésta pueda cubrir un amplio rango de escenarios. - Una clasificación de las técnicas de localización de ontologías, que puede servir para comparar (analíticamente) diferentes sistemas de localización de ontologías, así como también para diseñar nuevos sistemas, tomando ventaja de las soluciones del estado del arte. - Un método integrado para construir sistemas de localización de ontologías en un entorno distribuido y colaborativo, que tenga en cuenta los métodos y técnicas más apropiadas, dependiendo de: i) el dominio de la ontología a ser localizada, y ii) la cantidad de información lingüística requerida para la ontología final. - Un componente modular para soportar el almacenamiento de la información multilingüe asociada a cada término de la ontología. Nuestra propuesta sigue la tendencia actual en la integración de la información multilingüe en las ontologías que sugiere que el conocimiento de la ontología y la información lingüística (multilingüe) estén separados y sean independientes. - Un modelo basado en flujos de trabajo colaborativos para la representación del proceso normalmente seguido en diferentes organizaciones, para coordinar la actividad de localización en diferentes lenguajes naturales. - Una infraestructura integrada implementada dentro del NeOn Toolkit por medio de un conjunto de plug-ins y extensiones que soporten el proceso colaborativo de localización de ontologías