Neogeography: The Challenge of Channelling Large and Ill-Behaved Data Streams

Neogeography is the combination of user generated data and experiences with mapping technologies. In this article we present a research project to extract valuable structured information with a geographic component from unstructured user generated text in wikis, forums, or SMSes. The extracted information should be integrated together to form a collective knowledge about certain domain. This structured information can be used further to help users from the same domain who want to get information using simple question answering system. The project intends to help workers communities in developing countries to share their knowledge, providing a simple and cheap way to contribute and get benefit using the available communication technology

Temporally Biased Search Result Snippets

The search engine result snippets are an important source of information for the user to obtain quick insights into the corresponding result documents. When the search terms are too general, like a person\u27s name or a company\u27s name, creating an appropriate snippet that effectively summarizes the document\u27s content can be challenging owing to multiple occurrences of the search term in the top ranked documents, without a simple means to select a subset of sentences containing them to form result snippet. In web pages classified as narratives and news articles, multiple references to explicit, implicit and relative temporal expressions can be found. Based on these expressions, the sentences can be ordered on a timeline. In this thesis, we propose the idea of generation of an alternate search results snippet, by exploiting these temporal expressions embedded within the pages, using a timeline map. Our method of snippets generation is mainly targeted at general search terms. At present, when the search terms are too general, the existing systems generate static snippets for resultant pages like displaying the first line. In our approach, we introduce an alternate method of extracting and selecting temporal data from these pages to adapt a snippet to be a more effective summary. Specifically, it selects and blends temporally interesting sentences. Using weighted kappa measure, we evaluate our approach by comparing snippets generated for multiple search terms based on existing systems and snippets generated by using our approach

Shadows : uma nova forma de representar documentos

Orientador: Claudia Maria Bauzer MedeirosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Ferramentas de produção de documentos estão cada vez mais acessíveis e sofisticadas, resultando em um crescimento exponencial de documentos cada vez mais complexos, distribuídos e heterogêneos. Isto dificulta os processos de troca, anotação e recuperação de documentos. Enquanto mecanismos de recuperação da informação concentram-se apenas no processamento de características textuais (análise de corpus), estratégias de anotação de documentos procuram concentrar-se em formatos específicos ou exigem que o documento a ser anotado siga padrões de interoperabilidade - definidos por esquemas. Este trabalho apresenta o nosso esforço para lidar com estes problemas, propondo uma solução mais flexível para estes e outros processos. Ao invés de tentar modificar ou converter um documento, ou concentrar-se apenas nas características textuais deste, a estratégia descrita nesta dissertação propõe a elaboração de um descritor intermediário - denominado shadow - que representa e sumariza aspectos e elementos da estrutura e do conteúdo de um documento que sejam relevantes a um dado domínio. Shadows não se restringem à descrição de características textuais de um documento, preservando, por exemplo, a hierarquia entre os elementos e descrevendo outros tipos de artefatos, como artefatos multimídia. Além disto, Shadows podem ser anotados e armazenados em bancos de dados, permitindo consultas sobre a estrutura e conteúdo de documentos, independentemente de formatosAbstract: Document production tools are present everywhere, resulting in an exponential growth of increasingly complex, distributed and heterogeneous documents. This hampers document exchange, as well as their annotation and retrieval. While information retrieval mechanisms concentrate on textual features (corpus analysis), annotation approaches either target specific formats or require that a document follows interoperable standards - defined via schemas. This work presents our effort to handle these problems, providing a more flexible solution. Rather than trying to modify or convert the document itself, or to target only textual characteristics, the strategy described in this work is based on an intermediate descriptor - the document shadow. A shadow represents domain-relevant aspects and elements of both structure and content of a given document. Shadows are not restricted to the description of textual features, but also concern other elements, such as multimedia artifacts. Furthermore, shadows can be stored in a database, thereby supporting queries on document structure and content, regardless document formatsMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã

Um Modelo de descoberta de conhecimento inerente à evolução temporal dos relacionamentos entre elementos textuais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011Há algum tempo tem sido observado e discutido o aumento expressivo na quantidade de informação produzida e publicada pelo mundo. Se por um lado essa situação propicia muitas oportunidades de uso dessa informação para a tomada de decisão, por outro, lança muitos desafios em como armazenar, recuperar e transformar essa informação em conhecimento. Umas das formas de descoberta de conhecimento que tem atraído atenção de pesquisadores é a análise dos relacionamentos presentes nas informações disponíveis. Não obstante, devido à grande velocidade de criação de novos conteúdos a dimensão tempo torna-se uma propriedade intrínseca e relevante presente nestas fontes de informação. Assim, o objetivo é desenvolver um modelo para descoberta de conhecimento a partir de informações não estruturadas analisando a evolução dos relacionamentos entre os elementos textuais ao longo do tempo. O modelo proposto é dividido por fases, assim como os modelos tradicionais de descoberta de conhecimento. As fases deste modelo são: configuração dos temas de análise, identificação das ocorrências dos conceitos, correlação e correlação temporal, associação e associação temporal, criação do repositório de temas de análise, e tarefas intensivas em conhecimento, com ênfase nos relacionamentos diretos e indiretos entre os conceitos do domínio. A demonstração de viabilidade é realizada por meio de um protótipo baseado no modelo proposto e sua aplicação em um estudo de caso. É realizada também uma análise comparativa do modelo proposto com outros modelos de descoberta de conhecimento em textos

Domain-sensitive Temporal Tagging for Event-centric Information Retrieval

Temporal and geographic information is of major importance in virtually all contexts. Thus, it also occurs frequently in many types of text documents in the form of temporal and geographic expressions. Often, those are used to refer to something that was, is, or will be happening at some specific time and some specific place – in other words, temporal and geographic expressions are often used to refer to events. However, so far, event-related information needs are not well served by standard information retrieval approaches, which motivates the topic of this thesis: event-centric information retrieval. An important characteristic of temporal and geographic expressions – and thus of two components of events – is that they can be normalized so that their meaning is unambiguous and can be placed on a timeline or pinpointed on a map. In many research areas in which natural language processing is involved, e.g., in information retrieval, document summarization, and question answering, applications can highly benefit from having access to normalized information instead of only the words as they occur in documents. In this thesis, we present several frameworks for searching and exploring document collections with respect to occurring temporal, geographic, and event information. While we rely on an existing tool for extracting and normalizing geographic expressions, we study the task of temporal tagging, i.e., the extraction and normalization of temporal expressions. A crucial issue is that so far most research on temporal tagging dealt with English news-style documents. However, temporal expressions have to be handled in different ways depending on the domain of the documents from which they are extracted. Since we do not want to limit our research to one domain and one language, we develop the multilingual, cross-domain temporal tagger HeidelTime. It is the only publicly available temporal tagger for several languages and easy to extend to further languages. In addition, it achieves state-of-the-art evaluation results for all addressed domains and languages, and lays the foundations for all further contributions developed in this thesis. To achieve our goal of exploiting temporal and geographic expressions for event-centric information retrieval from a variety of text documents, we introduce the concept of spatio-temporal events and several concepts to "compute" with temporal, geographic, and event information. These concepts are used to develop a spatio-temporal ranking approach, which does not only consider textual, temporal, and geographic query parts but also two different types of proximity information. Furthermore, we adapt the spatio-temporal search idea by presenting a framework to directly search for events. Additionally, several map-based exploration frameworks are introduced that allow a new way of exploring event information latently contained in huge document collections. Finally, an event-centric document similarity model is developed that calculates document similarity on multilingual corpora solely based on extracted and normalized event information