Interchanging lexical resources on the Semantic Web

Lexica and terminology databases play a vital role in many NLP applications, but currently most such resources are published in application-specific formats, or with custom access interfaces, leading to the problem that much of this data is in ‘‘data silos’’ and hence difficult to access. The Semantic Web and in particular the Linked Data initiative provide effective solutions to this problem, as well as possibilities for data reuse by inter-lexicon linking, and incorporation of data categories by dereferencable URIs. The Semantic Web focuses on the use of ontologies to describe semantics on the Web, but currently there is no standard for providing complex lexical information for such ontologies and for describing the relationship between the lexicon and the ontology. We present our model, lemon, which aims to address these gap

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

FrameNet CNL: a Knowledge Representation and Information Extraction Language

The paper presents a FrameNet-based information extraction and knowledge representation framework, called FrameNet-CNL. The framework is used on natural language documents and represents the extracted knowledge in a tailor-made Frame-ontology from which unambiguous FrameNet-CNL paraphrase text can be generated automatically in multiple languages. This approach brings together the fields of information extraction and CNL, because a source text can be considered belonging to FrameNet-CNL, if information extraction parser produces the correct knowledge representation as a result. We describe a state-of-the-art information extraction parser used by a national news agency and speculate that FrameNet-CNL eventually could shape the natural language subset used for writing the newswire articles.Comment: CNL-2014 camera-ready version. The final publication is available at link.springer.co

Validation and Evaluation

In this technical report, we present prototypical implementations of innovative tools and methods for personalized and contextualized (multimedia) search, collaborative ontology evolution, ontology evaluation and cost models, and dynamic access and trends in distributed (semantic) knowledge, developed according to the working plan outlined in Technical Report TR-B-12-04. The prototypes complete the next milestone on the path to an integral Corporate Semantic Web architecture based on the three pillars Corporate Ontology Engineering, Corporate Semantic Collaboration, and Corporate Semantic Search, as envisioned in TR-B-08-09

DBpedia Mashups

If you see Wikipedia as a main place where the knowledge of mankind is concentrated, then DBpedia – which is extracted from Wikipedia – is the best place to find machine representation of that knowledge. DBpedia constitutes a major part of the semantic data on the web. Its sheer size and wide coverage enables you to use it in many kind of mashups: it contains biographical, geographical, bibliographical data; as well as discographies, movie meta-data, technical specifications, and links to social media profiles and much more. Just like Wikipedia, DBpedia is a truly cross-language effort, e.g., it provides descriptions and other information in various languages. In this chapter we introduce its structure, contents, its connections to outside resources. We describe how the structured information in DBpedia is gathered, what you can expect from it and what are its characteristics and limitations. We analyze how other mashups exploit DBpedia and present best practices of its usage. In particular, we describe how Sztakipedia – an intelligent writing aid based on DBpedia – can help Wikipedia contributors to improve the quality and integrity of articles. DBpedia offers a myriad of ways to accessing the information it contains, ranging from SPARQL to bulk download. We compare the pros and cons of these methods. We conclude that DBpedia is an un-avoidable resource for pplications dealing with commonly known entities like notable persons, places; and for others looking for a rich hub connecting other semantic resources

Mining semantics for culturomics: towards a knowledge-based approach

The massive amounts of text data made available through the Google Books digitization project have inspired a new field of big-data textual research. Named culturomics, this field has attracted the attention of a growing number of scholars over recent years. However, initial studies based on these data have been criticized for not referring to relevant work in linguistics and language technology. This paper provides some ideas, thoughts and first steps towards a new culturomics initiative, based this time on Swedish data, which pursues a more knowledge-based approach than previous work in this emerging field. The amount of new Swedish text produced daily and older texts being digitized in cultural heritage projects grows at an accelerating rate. These volumes of text being available in digital form have grown far beyond the capacity of human readers, leaving automated semantic processing of the texts as the only realistic option for accessing and using the information contained in them. The aim of our recently initiated research program is to advance the state of the art in language technology resources and methods for semantic processing of Big Swedish text and focus on the theoretical and methodological advancement of the state of the art in extracting and correlating information from large volumes of Swedish text using a combination of knowledge-based and statistical methods

Identity and Granularity of Events in Text

In this paper we describe a method to detect event descrip- tions in different news articles and to model the semantics of events and their components using RDF representations. We compare these descriptions to solve a cross-document event coreference task. Our com- ponent approach to event semantics defines identity and granularity of events at different levels. It performs close to state-of-the-art approaches on the cross-document event coreference task, while outperforming other works when assuming similar quality of event detection. We demonstrate how granularity and identity are interconnected and we discuss how se- mantic anomaly could be used to define differences between coreference, subevent and topical relations.Comment: Invited keynote speech by Piek Vossen at Cicling 201

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

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