Semantic Annotation and Information Visualization for Blogposts with refer

The growing amount of documents in archives and blogs results in an increasing challenge for curators and authors to tag, present, and recommend their content to the user. refer comprises a set of powerful tools focusing on Named Entity Linking (NEL) which help authors and curators to semi-automatically analyze a platform’s textual content and semantically annotate it based on Linked Open Data. In refer automated NEL is complemented by manual semantic annotation supported by sophisticated autosuggestion of candidate entities, implemented as publicly available Wordpress plugin. In addition, refer visualizes the semantically enriched documents in a novel navigation interface for improved exploration of the entire content across the platform. The efficiency of the presented approach is supported by a qualitative evaluation of the user interfaces

The ‘assertive edition’ : On the consequences of digital methods in scholarly editing for historians

The paper describes the special interest in edition by historians and the resulting editorial practice in contrast to the methods applied by pure philological textual criticism. The interest in historical ‘facts’ suggests methods trying to create formal representations of the information conveyed by the text in structured databases. This can be achieved with RDF representations of statements extracted from the text, by automatic information extraction methods or by hand. The paper suggests the use of embedded RDF representations in TEI mark-up, following the practice in several recent projects and concludes with a proposal for a definition of the ‘assertive edition’

Curating a Document Collection via Crowdsourcing with Pundit 2.0

Pundit 2.0 is a semantic web annotation system that supports users in creating structured data on top of web pages. Annotations in Pundit are RDF triples that users build starting from web page elements, as text or images. Annotations can be made public and developers can access and combine them into RDF knowledge graphs, while authorship of each triple is always retrievable. In this demo we showcase Pundit 2.0 and demonstrate how it can be used to enhance a digital library, by providing a data crowdsourcing platform. Pundit enables users to annotate different kind of entities and to contribute to the collaborative creation of a knowledge graph. This, in turn, refines in real-time the exploration functionalities of the library's faceted search, providing an immediate added value out of the annotation effort. Ad-hoc configurations can be used to drive specific visualisations, like the timeline-map shown in this demo

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

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