PowerAqua: Open Question Answering on the Semantic Web

With the rapid growth of semantic information in the Web, the processes of searching and querying these very large amounts of heterogeneous content have become increasingly challenging. This research tackles the problem of supporting users in querying and exploring information across multiple and heterogeneous Semantic Web (SW) sources. A review of literature on ontology-based Question Answering reveals the limitations of existing technology. Our approach is based on providing a natural language Question Answering interface for the SW, PowerAqua. The realization of PowerAqua represents a considerable advance with respect to other systems, which restrict their scope to an ontology-specific or homogeneous fraction of the publicly available SW content. To our knowledge, PowerAqua is the only system that is able to take advantage of the semantic data available on the Web to interpret and answer user queries posed in natural language. In particular, PowerAqua is uniquely able to answer queries by combining and aggregating information, which can be distributed across heterogeneous semantic resources. Here, we provide a complete overview of our work on PowerAqua, including: the research challenges it addresses; its architecture; the techniques we have realised to map queries to semantic data, to integrate partial answers drawn from different semantic resources and to rank alternative answers; and the evaluation studies we have performed, to assess the performance of PowerAqua. We believe our experiences can be extrapolated to a variety of end-user applications that wish to open up to large scale and heterogeneous structured datasets, to be able to exploit effectively what possibly is the greatest wealth of data in the history of Artificial Intelligence

Solving semantic ambiguity to improve semantic web based ontology matching

A new paradigm in Semantic Web research focuses on the development of a new generation of knowledge-based problem solvers, which can exploit the massive amounts of formally specified information available on the Web, to produce novel intelligent functionalities. An important example of this paradigm can be found in the area of Ontology Matching, where new algorithms, which derive mappings from an exploration of multiple and heterogeneous online ontologies, have been proposed. While these algorithms exhibit very good performance, they rely on merely syntactical techniques to anchor the terms to be matched to those found on the Semantic Web. As a result, their precision can be affected by ambiguous words. In this paper, we aim to solve these problems by introducing techniques from Word Sense Disambiguation, which validate the mappings by exploring the semantics of the ontological terms involved in the matching process. Specifically we discuss how two techniques, which exploit the ontological context of the matched and anchor terms, and the information provided by WordNet, can be used to filter out mappings resulting from the incorrect anchoring of ambiguous terms. Our experiments show that each of the proposed disambiguation techniques, and even more their combination, can lead to an important increase in precision, without having too negative an impact on recall

CREATING A BIOMEDICAL ONTOLOGY INDEXED SEARCH ENGINE TO IMPROVE THE SEMANTIC RELEVANCE OF RETREIVED MEDICAL TEXT

Medical Subject Headings (MeSH) is a controlled vocabulary used by the National Library of Medicine to index medical articles, abstracts, and journals contained within the MEDLINE database. Although MeSH imposes uniformity and consistency in the indexing process, it has been proven that using MeSH indices only result in a small increase in precision over free-text indexing. Moreover, studies have shown that the use of controlled vocabularies in the indexing process is not an effective method to increase semantic relevance in information retrieval. To address the need for semantic relevance, we present an ontology-based information retrieval system for the MEDLINE collection that result in a 37.5% increase in precision when compared to free-text indexing systems. The presented system focuses on the ontology to: provide an alternative to text-representation for medical articles, finding relationships among co-occurring terms in abstracts, and to index terms that appear in text as well as discovered relationships. The presented system is then compared to existing MeSH and Free-Text information retrieval systems. This dissertation provides a proof-of-concept for an online retrieval system capable of providing increased semantic relevance when searching through medical abstracts in MEDLINE

Reusing Ontologies to Enrich Semantically User Content in Web2.0: A Case Study on Folksonomies

Semantic Web and Web2.0 emerged during the past decade promising to achieve new frontiers for the Web. On the one hand, the Semantic Web is an interlinked web of data, supported by ontological semantics and allowing for intelligent applications such as semantic search and integration of heterogeneous content across systems and applications. On the other hand, Web2.0 represents the new technologies and paradigms that revolutionised the user engagement in content creation and introduced novel means towards social interaction. Bridging the gap between Web2.0 and the Semantic Web has been proposed as a means to better manage and interact with the large amounts of user contributed content, which is a new challenge for Web2.0. This thesis focuses on a popular paradigm of Web2.0, folksonomies. In particular, we investigate the semantic enrichment of folksonomy tagspaces by reusing ontologies available in the Semantic Web. We identify the need for methods that automatically apply semantic descriptions to user generated content without requiring user intervention or alteration of the current tagging paradigm. We use an iterative approach in order to identify the characteristics of folksonomies and the attributes of knowledge sources that influence the semantic enrichment of tagspaces. We build on the results of our experimental studies to implement a folksonomy enrichment algorithm, that given an input tagspace, automatically creates a semantic structure that describes the meaning and relations of tags. We introduce measures for the evaluation of enriched tagspaces and finally, we propose a search algorithm that exploits the semantic structures to improve folksonomy search

Semantic Keyword-based Search on Heterogeneous Information Systems

En los últimos años, con la difusión y el uso de Internet, el volumen de información disponible para los usuarios ha crecido exponencialmente. Además, la posibilidad de acceder a dicha información se ha visto impulsada por los niveles de conectividad de los que disfrutamos actualmente gracias al uso de los móviles de nueva generación y las redes inalámbricas (e.g., 3G, Wi-Fi). Sin embargo, con los métodos de acceso actuales, este exceso de información es tan perjudicial como la falta de la misma, ya que el usuario no tiene tiempo de procesarla en su totalidad. Por otro lado, esta información está detrás de sistemas de información de naturaleza muy heterogénea (e.g., buscadores Web, fuentes de Linked Data, etc.), y el usuario tiene que conocerlos para poder explotar al máximo sus capacidades. Esta diversidad se hace más patente si consideramos cualquier servicio de información como potencial fuente de información para el usuario (e.g., servicios basados en la localización, bases de datos exportadas mediante Servicios Web, etc.). Dado este nivel de heterogeneidad, la integración de estos sistemas se debe hacer externamente, ocultando su complejidad al usuario y dotándole de mecanismos para que pueda expresar sus consultas de forma sencilla. En este sentido, el uso de interfaces basados en palabras clave (keywords) se ha popularizado gracias a su sencillez y a su adopción por parte de los buscadores Web más usados. Sin embargo, esa sencillez que es su mayor virtud también es su mayor defecto, ya que genera problemas de ambigüedad en las consultas. Las consultas expresadas como conjuntos de palabras clave son inherentemente ambiguas al ser una proyección de la verdadera pregunta que el usuario quiere hacer. En la presente tesis, abordamos el problema de integrar sistemas de información heterogéneos bajo una búsqueda guiada por la semántica de las palabras clave; y presentamos QueryGen, un prototipo de nuestra solución. En esta búsqueda semántica abogamos por establecer la consulta que el usuario tenía en mente cuando escribió sus palabras clave, en un lenguaje de consulta formal para evitar posibles ambigüedades. La integración de los sistemas subyacentes se realiza a través de la definición de sus lenguajes de consulta y de sus modelos de ejecución. En particular, nuestro sistema: - Descubre el significado de las palabras clave consultando un conjunto dinámico de ontologías, y desambigua dichas palabras teniendo en cuenta su contexto (el resto de palabras clave), ya que cada una de las palabras tiene influencia sobre el significado del resto de la entrada. Durante este proceso, los significados que son suficientemente similares son fusionados y el sistema propone aquellos más probables dada la entrada del usuario. La información semántica obtenida en el proceso es integrada y utilizada en fases posteriores para obtener la correcta interpretación del conjunto de palabras clave. - Un mismo conjunto de palabras pueden representar diversas consultas aún cuando se conoce su significado individual. Por ello, una vez establecidos los significados de cada palabra y para obtener la consulta exacta del usuario, nuestro sistema encuentra todas las preguntas posibles utilizando las palabras clave. Esta traducción de palabras clave a preguntas se realiza empleando lenguajes de consulta formales para evitar las posibles ambigüedades y expresar la consulta de manera precisa. Nuestro sistema evita la generación de preguntas semánticamente incorrectas o duplicadas con la ayuda de un razonador basado en Lógicas Descriptivas (Description Logics). En este proceso, nuestro sistema es capaz de reaccionar ante entradas insuficientes (e.g., palabras omitidas) mediante la adición de términos virtuales, que representan internamente palabras que el usuario tenía en mente pero omitió cuando escribió su consulta. - Por último, tras la validación por parte del usuario de su consulta, nuestro sistema accede a los sistemas de información registrados que pueden responderla y recupera la respuesta de acuerdo a la semántica de la consulta. Para ello, nuestro sistema implementa una arquitectura modular permite añadir nuevos sistemas al vuelo siempre que se proporcione su especificación (lenguajes de consulta soportados, modelos y formatos de datos, etc.). Por otro lado, el trabajar con sistemas de información heterogéneos, en particular sistemas relacionados con la Computación Móvil, ha permitido que las contribuciones de esta tesis no se limiten al campo de la búsqueda semántica. A este respecto, se ha estudiado el ámbito de la semántica de las consultas basadas en la localización, y especialmente, la influencia de la semántica de las localizaciones en el procesado e interpretación de las mismas. En particular, se proponen dos modelos ontológicos para modelar y capturar la relaciones semánticas de las localizaciones y ampliar la expresividad de las consultas basadas en la localización. Durante el desarrollo de esta tesis, situada entre el ámbito de la Web Semántica y el de la Computación Móvil, se ha abierto una nueva línea de investigación acerca del modelado de conocimiento volátil, y se ha estudiado la posibilidad de utilizar razonadores basados en Lógicas Descriptivas en dispositivos basados en Android. Por último, nuestro trabajo en el ámbito de las búsquedas semánticas a partir de palabras clave ha sido extendido al ámbito de los agentes conversacionales, haciéndoles capaces de explotar distintas fuentes de datos semánticos actualmente disponibles bajo los principios del Linked Data

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

Semantics-based information extraction for detecting economic events

As today's financial markets are sensitive to breaking news on economic events, accurate and timely automatic identification of events in news items is crucial. Unstructured news items originating from many heterogeneous sources have to be mined in order to extract knowledge useful for guiding decision making processes. Hence, we propose the Semantics-Based Pipeline for Economic Event Detection (SPEED), focusing on extracting financial events from news articles and annotating these with meta-data at a speed that enables real-time use. In our implementation, we use some components of an existing framework as well as new components, e.g., a high-performance Ontology Gazetteer, a Word Group Look-Up component, a Word Sense Disambiguator, and components for detecting economic events. Through their interaction with a domain-specific ontology, our novel, semantically enabled components constitute a feedback loop which fosters future reuse of acquired knowledge in the event detection process

PowerAqua: supporting users in querying and exploring the semantic web

With the continued growth of online semantic information, the processes of searching and managing this massive scale and heterogeneous content have become increasingly challenging. In this work, we present PowerAqua, an ontology basedcQuestion Answering system that is able to answer queries by locating and integrating information, which can be massively distributed across heterogeneous semantic resources. We provide a complete overview of the system including: the research challenges that it addresses, its architecture, the evaluations that have been conducted to test it and a deep discussion showing how PowerAqua effectively supports users in querying and exploring the Semantic Web content

Multi modal multi-semantic image retrieval

PhDThe rapid growth in the volume of visual information, e.g. image, and video can overwhelm users’ ability to find and access the specific visual information of interest to them. In recent years, ontology knowledge-based (KB) image information retrieval techniques have been adopted into in order to attempt to extract knowledge from these images, enhancing the retrieval performance. A KB framework is presented to promote semi-automatic annotation and semantic image retrieval using multimodal cues (visual features and text captions). In addition, a hierarchical structure for the KB allows metadata to be shared that supports multi-semantics (polysemy) for concepts. The framework builds up an effective knowledge base pertaining to a domain specific image collection, e.g. sports, and is able to disambiguate and assign high level semantics to ‘unannotated’ images. Local feature analysis of visual content, namely using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) descriptors, have been deployed in the ‘Bag of Visual Words’ model (BVW) as an effective method to represent visual content information and to enhance its classification and retrieval. Local features are more useful than global features, e.g. colour, shape or texture, as they are invariant to image scale, orientation and camera angle. An innovative approach is proposed for the representation, annotation and retrieval of visual content using a hybrid technique based upon the use of an unstructured visual word and upon a (structured) hierarchical ontology KB model. The structural model facilitates the disambiguation of unstructured visual words and a more effective classification of visual content, compared to a vector space model, through exploiting local conceptual structures and their relationships. The key contributions of this framework in using local features for image representation include: first, a method to generate visual words using the semantic local adaptive clustering (SLAC) algorithm which takes term weight and spatial locations of keypoints into account. Consequently, the semantic information is preserved. Second a technique is used to detect the domain specific ‘non-informative visual words’ which are ineffective at representing the content of visual data and degrade its categorisation ability. Third, a method to combine an ontology model with xi a visual word model to resolve synonym (visual heterogeneity) and polysemy problems, is proposed. The experimental results show that this approach can discover semantically meaningful visual content descriptions and recognise specific events, e.g., sports events, depicted in images efficiently. Since discovering the semantics of an image is an extremely challenging problem, one promising approach to enhance visual content interpretation is to use any associated textual information that accompanies an image, as a cue to predict the meaning of an image, by transforming this textual information into a structured annotation for an image e.g. using XML, RDF, OWL or MPEG-7. Although, text and image are distinct types of information representation and modality, there are some strong, invariant, implicit, connections between images and any accompanying text information. Semantic analysis of image captions can be used by image retrieval systems to retrieve selected images more precisely. To do this, a Natural Language Processing (NLP) is exploited firstly in order to extract concepts from image captions. Next, an ontology-based knowledge model is deployed in order to resolve natural language ambiguities. To deal with the accompanying text information, two methods to extract knowledge from textual information have been proposed. First, metadata can be extracted automatically from text captions and restructured with respect to a semantic model. Second, the use of LSI in relation to a domain-specific ontology-based knowledge model enables the combined framework to tolerate ambiguities and variations (incompleteness) of metadata. The use of the ontology-based knowledge model allows the system to find indirectly relevant concepts in image captions and thus leverage these to represent the semantics of images at a higher level. Experimental results show that the proposed framework significantly enhances image retrieval and leads to narrowing of the semantic gap between lower level machinederived and higher level human-understandable conceptualisation