Domain ontology learning from the web

El Aprendizaje de Ontologías se define como el conjunto de métodos utilizados para construir, enriquecer o adaptar una ontología existente de forma semiautomática, utilizando fuentes de información heterogéneas. En este proceso se emplea texto, diccionarios electrónicos, ontologías lingüísticas e información estructurada y semiestructurada para extraer conocimiento. Recientemente, gracias al enorme crecimiento de la Sociedad de la Información, la Web se ha convertido en una valiosa fuente de información para casi cualquier dominio. Esto ha provocado que los investigadores empiecen a considerar a la Web como un repositorio válido para Recuperar Información y Adquirir Conocimiento. No obstante, la Web presenta algunos problemas que no se observan en repositorios de información clásicos: presentación orientada al usuario, ruido, fuentes no confiables, alta dinamicidad y tamaño abrumador. Pese a ello, también presenta algunas características que pueden ser interesantes para la adquisición de conocimiento: debido a su enorme tamaño y heterogeneidad, se asume que la Web aproxima la distribución real de la información a nivel global. Este trabajo describe una aproximación novedosa para el aprendizaje de ontologías, presentando nuevos métodos para adquirir conocimiento de la Web. La propuesta se distingue de otros trabajos previos principalmente en la particular adaptación de algunas técnicas clásicas de aprendizaje al corpus Web y en la explotación de las características interesantes del entorno Web para componer una aproximación automática, no supervisada e independiente del dominio. Con respecto al proceso de construcción de la ontologías, se han desarrollado los siguientes métodos: i) extracción y selección de términos relacionados con el dominio, organizándolos de forma taxonómica; ii) descubrimiento y etiquetado de relaciones no taxonómicas entre los conceptos; iii) métodos adicionales para mejorar la estructura final, incluyendo la detección de entidades con nombre, atributos, herencia múltiple e incluso un cierto grado de desambiguación semántica. La metodología de aprendizaje al completo se ha implementado mediante un sistema distribuido basado en agentes, proporcionando una solución escalable. También se ha evaluado para varios dominios de conocimiento bien diferenciados, obteniendo resultados de buena calidad. Finalmente, se han desarrollado varias aplicaciones referentes a la estructuración automática de librerías digitales y recursos Web, y la recuperación de información basada en ontologías.Ontology Learning is defined as the set of methods used for building from scratch, enriching or adapting an existing ontology in a semi-automatic fashion using heterogeneous information sources. This data-driven procedure uses text, electronic dictionaries, linguistic ontologies and structured and semi-structured information to acquire knowledge. Recently, with the enormous growth of the Information Society, the Web has become a valuable source of information for almost every possible domain of knowledge. This has motivated researchers to start considering the Web as a valid repository for Information Retrieval and Knowledge Acquisition. However, the Web suffers from problems that are not typically observed in classical information repositories: human oriented presentation, noise, untrusted sources, high dynamicity and overwhelming size. Even though, it also presents characteristics that can be interesting for knowledge acquisition: due to its huge size and heterogeneity it has been assumed that the Web approximates the real distribution of the information in humankind. The present work introduces a novel approach for ontology learning, introducing new methods for knowledge acquisition from the Web. The adaptation of several well known learning techniques to the web corpus and the exploitation of particular characteristics of the Web environment composing an automatic, unsupervised and domain independent approach distinguishes the present proposal from previous works.With respect to the ontology building process, the following methods have been developed: i) extraction and selection of domain related terms, organising them in a taxonomical way; ii) discovery and label of non-taxonomical relationships between concepts; iii) additional methods for improving the final structure, including the detection of named entities, class features, multiple inheritance and also a certain degree of semantic disambiguation. The full learning methodology has been implemented in a distributed agent-based fashion, providing a scalable solution. It has been evaluated for several well distinguished domains of knowledge, obtaining good quality results. Finally, several direct applications have been developed, including automatic structuring of digital libraries and web resources, and ontology-based Web Information Retrieval

Moving towards the semantic web: enabling new technologies through the semantic annotation of social contents.

La Web Social ha causat un creixement exponencial dels continguts disponibles deixant enormes quantitats de recursos textuals electrònics que sovint aclaparen els usuaris. Aquest volum d’informació és d’interès per a la comunitat de mineria de dades. Els algorismes de mineria de dades exploten característiques de les entitats per tal de categoritzar-les, agrupar-les o classificar-les segons la seva semblança. Les dades per si mateixes no aporten cap mena de significat: han de ser interpretades per esdevenir informació. Els mètodes tradicionals de mineria de dades no tenen com a objectiu “entendre” el contingut d’un recurs, sinó que extreuen valors numèrics els quals esdevenen models en aplicar-hi càlculs estadístics, que només cobren sentit sota l’anàlisi manual d’un expert. Els darrers anys, motivat per la Web Semàntica, molts investigadors han proposat mètodes semàntics de classificació de dades capaços d’explotar recursos textuals a nivell conceptual. Malgrat això, normalment aquests mètodes depenen de recursos anotats prèviament per poder interpretar semànticament el contingut d’un document. L’ús d’aquests mètodes està estretament relacionat amb l’associació de dades i el seu significat. Aquest treball es centra en el desenvolupament d’una metodologia genèrica capaç de detectar els trets més rellevants d’un recurs textual descobrint la seva associació semàntica, es a dir, enllaçant-los amb conceptes modelats a una ontologia, i detectant els principals temes de discussió. Els mètodes proposats són no supervisats per evitar el coll d’ampolla generat per l’anotació manual, independents del domini (aplicables a qualsevol àrea de coneixement) i flexibles (capaços d’analitzar recursos heterogenis: documents textuals o documents semi-estructurats com els articles de la Viquipèdia o les publicacions de Twitter). El treball ha estat avaluat en els àmbits turístic i mèdic. Per tant, aquesta dissertació és un primer pas cap a l'anotació semàntica automàtica de documents necessària per possibilitar el camí cap a la visió de la Web Semàntica.La Web Social ha provocado un crecimiento exponencial de los contenidos disponibles, dejando enormes cantidades de recursos electrónicos que a menudo abruman a los usuarios. Tal volumen de información es de interés para la comunidad de minería de datos. Los algoritmos de minería de datos explotan características de las entidades para categorizarlas, agruparlas o clasificarlas según su semejanza. Los datos por sí mismos no aportan ningún significado: deben ser interpretados para convertirse en información. Los métodos tradicionales no tienen como objetivo "entender" el contenido de un recurso, sino que extraen valores numéricos que se convierten en modelos tras aplicar cálculos estadísticos, los cuales cobran sentido bajo el análisis manual de un experto. Actualmente, motivados por la Web Semántica, muchos investigadores han propuesto métodos semánticos de clasificación de datos capaces de explotar recursos textuales a nivel conceptual. Sin embargo, generalmente estos métodos dependen de recursos anotados previamente para poder interpretar semánticamente el contenido de un documento. El uso de estos métodos está estrechamente relacionado con la asociación de datos y su significado. Este trabajo se centra en el desarrollo de una metodología genérica capaz de detectar los rasgos más relevantes de un recurso textual descubriendo su asociación semántica, es decir, enlazándolos con conceptos modelados en una ontología, y detectando los principales temas de discusión. Los métodos propuestos son no supervisados para evitar el cuello de botella generado por la anotación manual, independientes del dominio (aplicables a cualquier área de conocimiento) y flexibles (capaces de analizar recursos heterogéneos: documentos textuales o documentos semi-estructurados, como artículos de la Wikipedia o publicaciones de Twitter). El trabajo ha sido evaluado en los ámbitos turístico y médico. Esta disertación es un primer paso hacia la anotación semántica automática de documentos necesaria para posibilitar el camino hacia la visión de la Web Semántica.Social Web technologies have caused an exponential growth of the documents available through the Web, making enormous amounts of textual electronic resources available. Users may be overwhelmed by such amount of contents and, therefore, the automatic analysis and exploitation of all this information is of interest to the data mining community. Data mining algorithms exploit features of the entities in order to characterise, group or classify them according to their resemblance. Data by itself does not carry any meaning; it needs to be interpreted to convey information. Classical data analysis methods did not aim to “understand” the content and the data were treated as meaningless numbers and statistics were calculated on them to build models that were interpreted manually by human domain experts. Nowadays, motivated by the Semantic Web, many researchers have proposed semantic-grounded data classification and clustering methods that are able to exploit textual data at a conceptual level. However, they usually rely on pre-annotated inputs to be able to semantically interpret textual data such as the content of Web pages. The usability of all these methods is related to the linkage between data and its meaning. This work focuses on the development of a general methodology able to detect the most relevant features of a particular textual resource finding out their semantics (associating them to concepts modelled in ontologies) and detecting its main topics. The proposed methods are unsupervised (avoiding the manual annotation bottleneck), domain-independent (applicable to any area of knowledge) and flexible (being able to deal with heterogeneous resources: raw text documents, semi-structured user-generated documents such Wikipedia articles or short and noisy tweets). The methods have been evaluated in different fields (Tourism, Oncology). This work is a first step towards the automatic semantic annotation of documents, needed to pave the way towards the Semantic Web vision

Knowledge Extraction from Classification Schemas

The availability of formal ontologies is crucial for the success of the Semantic Web. Manual construction of ontologies is a difficult and time-consuming task and easily causes a knowledge acquisition bottleneck. Semi-Automatic ontology generation eases that problem. This paper presents a method which allows semi-automatic knowledge extraction from underlying classification schemas such as folder structures or web directories. Explicit as well as implicit semantics contained in the classification schema have to be considered to create a formal ontology. The extraction process is composed of five main steps: Identification of concepts and instances, word sense disambiguation, taxonomy construction, identification of non-taxonomic relations, and ontology population. Finally the process is evaluated by using a prototypical implementation and a set of real world folder structures