Knowledge profiling for social networking news releases

This paper presents a case study of the news item categorization for a social networking mashup.Since it is time consuming to develop the hierarchical news categories on an iterative and incremental basis using a conventional knowledge mapping approach, an alternative approach is derived by using the Subject Reference System (SRS) guidelines as the reference for categorizing various types of news releases.With the ulterior aim of enabling automatic generation of knowledge maps, this research project adopts only a manual process for the creation of knowledge profile entries, which would then form the input references for future automatic generation of knowledge maps.The approach for transforming a news item to a knowledge profile entry involves some computer-assisted extraction of keywords, which is then linked to the Subject Reference System (SRS) guidelines repository for ease of knowledge profiling.It is argued that the alternative knowledge profiling approach is easier and more efficient than a manufacturing-oriented conventional approach, because the knowledge ontology and validation of news releases have already been proven and accepted by a large community of news agencie

Bibliográfiai hivatkozások automatikus kinyerése

A Magyarországon megjelentetett társadalomtudományi folyóiratok tanulmányaiból automatikusan kigyjtött hivatkozások adatbázisba rendezése jelents segítség a tudomány számára. A heterogén források által többféle struktúrában megjelenített adatok elemzését és azonos formátumba rendezését a szabad felhasználású NooJ szoftver segítségével végeztük. A folyamat valódi kihívása az adathalmaz elemeinek, valamint a hivatkozások típusának automatikus felismerésében rejlik. A külön-külön létrehozott (ugyanakkor egymással kombinálható) NooJ-grammatikák szerepe a hivatkozások egyes elemeinek felismerése és annotálása. Az automatizált folyamat kimeneteként létrejöv XMLelemek még utólagos kézimunkára szorulnak, részint a hivatkozások rossz minsége miatt (hiányos hivatkozások, szabványoktól eltér hivatkozások), részint a folyamat formalizált volta miatt (bizonyos hivatkozások automatikusan több hivatkozástípusba is besorolódnak). A BibTex-szabványosítás eltt egyértelmsít algoritmusokat és/vagy kézi ert kell használni

Automatic extraction of significant terms from the title and abstract of scientific papers using the machine learning algorithm: A multiple module approach

Keyword extraction is the task of identifying important terms or phrase that are most representative of the sourcedocument. Although the process of automatic extraction of keywords from title is an old method, it was mainly forextraction from a single web document. Our approach differs from previous research works on keyword extraction in severalaspects. For those who are non-expert of the scientific fields, understating scientific research trends is difficult. The purposeof this study is to develop an automatic method of obtaining overviews of a scientific field for non-experts by capturingresearch trends. This empirical study excavates significant term extraction using Natural Language Processing (NLP) tools.More than 15000 titles saved in a .csv file was our dataset and scripts written in Python were our process to compare how farsignificant terms of scientific title corpus are similar or different to the terms available in the abstract of that same scientificarticle corpus. A light-weight unsupervised title extractor, Yet Another Keyword Extractor (YAKE) was used to extract theresults. Based on our analysis, it can be concluded that these algorithms can be used for other fields too by the non-expertsof that subject field to perform automatic extraction of significant words and understanding trends. Our algorithm could be asolution to reduce the labour-intensive manual indexing process

Comparing Information Retrieval Effectiveness of Different Metadata Generation Methods

This study describes an information retrieval experiment comparing the retrieval effectiveness (recall and precision) for queries run against professionally and automatically generated metadata records. The metadata records represented web pages from the National Institute of Environmental Health Sciences. The results of 10 queries were analyzed in terms of recall and precision for this small-scale study. The results of the study suggest that professionally generated metadata records are not significantly better in terms of information retrieval effectiveness than automatically generated metadata records

Bridging the gap between closed and open data. System proposal for the Portuguese Legislation

Esta dissertação apresenta uma proposta de sistema capaz de preencher a lacuna entre documentos legislativos em formato PDF e documentos legislativos em formato aberto. O objetivo principal é mapear o conhecimento presente nesses documentos de maneira a representar essa coleção como informação interligada. O sistema é composto por vários componentes responsáveis pela execução de três fases propostas: extração de dados, organização de conhecimento, acesso à informação. A primeira fase propõe uma abordagem à extração de estrutura, texto e entidades de documentos PDF de maneira a obter a informação desejada, de acordo com a parametrização do utilizador. Esta abordagem usa dois métodos de extração diferentes, de acordo com as duas fases de processamento de documentos – análise de documento e compreensão de documento. O critério utilizado para agrupar objetos de texto é a fonte usada nos objetos de texto de acordo com a sua definição no código de fonte (Content Stream) do PDF. A abordagem está dividida em três partes: análise de documento, compreensão de documento e conjunção. A primeira parte da abordagem trata da extração de segmentos de texto, adotando uma abordagem geométrica. O resultado é uma lista de linhas do texto do documento; a segunda parte trata de agrupar os objetos de texto de acordo com o critério estipulado, produzindo um documento XML com o resultado dessa extração; a terceira e última fase junta os resultados das duas fases anteriores e aplica regras estruturais e lógicas no sentido de obter o documento XML final. A segunda fase propõe uma ontologia no domínio legal capaz de organizar a informação extraída pelo processo de extração da primeira fase. Também é responsável pelo processo de indexação do texto dos documentos. A ontologia proposta apresenta três características: pequena, interoperável e partilhável. A primeira característica está relacionada com o facto da ontologia não estar focada na descrição pormenorizada dos conceitos presentes, propondo uma descrição mais abstrata das entidades presentes; a segunda característica é incorporada devido à necessidade de interoperabilidade com outras ontologias do domínio legal, mas também com as ontologias padrão que são utilizadas geralmente; a terceira característica é definida no sentido de permitir que o conhecimento traduzido, segundo a ontologia proposta, seja independente de vários fatores, tais como o país, a língua ou a jurisdição. A terceira fase corresponde a uma resposta à questão do acesso e reutilização do conhecimento por utilizadores externos ao sistema através do desenvolvimento dum Web Service. Este componente permite o acesso à informação através da disponibilização de um grupo de recursos disponíveis a atores externos que desejem aceder à informação. O Web Service desenvolvido utiliza a arquitetura REST. Uma aplicação móvel Android também foi desenvolvida de maneira a providenciar visualizações dos pedidos de informação. O resultado final é então o desenvolvimento de um sistema capaz de transformar coleções de documentos em formato PDF para coleções em formato aberto de maneira a permitir o acesso e reutilização por outros utilizadores. Este sistema responde diretamente às questões da comunidade de dados abertos e de Governos, que possuem muitas coleções deste tipo, para as quais não existe a capacidade de raciocinar sobre a informação contida, e transformá-la em dados que os cidadãos e os profissionais possam visualizar e utilizar.This dissertation presents a system proposal capable of bridging the gap between legal documents in PDF format and open legislative documents. The objective is mainly to map the knowledge present in these documents in order to represent the collection as linked information. The system contains various components responsible for the execution of three proposed phases of execution: data extraction, knowledge organization and information access. The first phase proposes an approach to extract structure, text and entities from PDF documents in order to obtain the desired information in accordance with the user parameterization. The second phase proposes a legal domain ontology in order to organize the information extracted from the extraction process of the first phase and is also responsible for the indexing process of the legislative text of the documents. The third phase provides an answer to the access and reuse of the knowledge by third parties through the development of a Web Service. Additionally, an Android Mobile Application was developed to provide visualizations of the information requests. The desired final outcome is thus the development of a system that transforms collections of PDF documents to open data format collections in a way that it should become accessible and reusable by third parties

A scientific-research activities information system

Cilj - Cilj istraživanja je razvoj modela, implementacija prototipa i verifikacija sistema za ekstrakciju metodologija iz naučnih članaka iz oblasti Informatike. Da bi se, pomoću tog sistema, naučnicima mogao obezbediti bolji uvid u metodologije u svojim oblastima potrebno je ekstrahovane metodolgije povezati sa metapodacima vezanim za publikaciju iz koje su ekstrahovani. Iz tih razloga istraživanje takoñe za cilj ima i razvoj modela sistema za automatsku ekstrakciju metapodataka iz naučnih članaka. Metodologija - Ekstrahovane metodologije se kategorizuju u četiri kategorije: kategorizuju se u četiri semantičke kategorije: zadatak (Task), metoda (Method), resurs/osobina (Resource/Feature) i implementacija (Implementation). Sistem se sastoji od dva nivoa: prvi je automatska identifikacija metodoloških rečenica; drugi nivo vrši prepoznavanje metodoloških fraza (segmenata). Zadatak ekstrakcije i kategorizacije formalizovan je kao problem označavanja sekvenci i upotrebljena su četiri zasebna Conditional Random Fields modela koji su zasnovani na sintaktičkim frazama. Sistem je evaluiran na ručno anotiranom korpusu iz oblasti Automatske Ekstrakcije Termina koji se sastoji od 45 naučnih članaka. Sistem za automatsku ekstrakciju metapodataka zasnovan je na klasifikaciji. Klasifikacija metapodataka vrši se u osam unapred definisanih sematičkih kategorija: Naslov, Autori, Pripadnost, Adresa, Email, Apstrakt, Ključne reči i Mesto publikacije. Izvršeni su eksperimenti sa svim standardnim modelima za klasifikaciju: naivni bayes, stablo odlučivanja, k-najbližih suseda i mašine potpornih vektora. Rezultati - Sistem za ekstrakciju metodologija postigao je sledeće rezultate: F-mera od 53% za identifikaciju Task i Method kategorija (sa preciznošću od 70%) dok su vrednosti za F-mere za Resource/Feature i Implementation kategorije bile 60% (sa preciznošću od 67%) i 75% (sa preciznošću od 85%) respektivno. Nakon izvršenih klasifikacionih eksperimenata, za sistem za ekstrakciju metapodataka, utvrñeno je da mašine potpornih vektora (SVM) pružaju najbolje performanse. Dobijeni rezultati SVM modela su generalno dobri, F-mera preko 85% kod skoro svih kategorija, a preko 90% kod većine. Ograničenja istraživanja/implikacije - Sistem za ekstrakciju metodologija, kao i sistem za esktrakciju metapodataka primenljivi su samo na naučne članke na engleskom jeziku. Praktične implikacije - Predloženi modeli mogu se, pre svega, koristiti za analizu i pregled razvoja naučnih oblasti kao i za kreiranje sematički bogatijih informacionih sistema naučno-istraživačke delatnosti. Originalnost/vrednost - Originalni doprinosi su sledeći: razvijen je model za ekstrakciju i semantičku kategorijzaciju metodologija iz naučnih članaka iz oblasti Informatike, koji nije opisan u postojećoj literaturi. Izvršena je analiza uticaja različitih vrsta osobina na ekstrakciju metodoloških fraza. Razvijen je u potpunosti automatizovan sistem za ekstrakciju metapodataka u informacionim sistemima naučno-istraživačke delatnosti.Purpose - The purpose of this research is model development, software prototype implementation and verification of the system for the identification of methodology mentions in scientific publications in a subdomain of automatic terminology extraction. In order to provide a better insight for scientists into the methodologies in their fields extracted methodologies should be connected with the metadata associated with the publication from which they are extracted. For this reason the purpose of this research was also a development of a system for the automatic extraction of metadata from scientific publications. Design/methodology/approach - Methodology mentions are categorized in four semantic categories: Task, Method, Resource/Feature and Implementation. The system comprises two major layers: the first layer is an automatic identification of methodological sentences; the second layer highlights methodological phrases (segments). Extraction and classification of the segments was 171 formalized as a sequence tagging problem and four separate phrase-based Conditional Random Fields were used to accomplish the task. The system has been evaluated on a manually annotated corpus comprising 45 full text articles. The system for the automatic extraction of metadata from scientific publications is based on classification. The metadata are classified eight pre-defined categories: Title, Authors, Affiliation, Address, Email, Abstract, Keywords and Publication Note. Experiments were performed with standard classification models: Decision Tree, Naive Bayes, K-nearest Neighbours and Support Vector Machines. Findings - The results of the system for methodology extraction show an Fmeasure of 53% for identification of both Task and Method mentions (with 70% precision), whereas the Fmeasures for Resource/Feature and Implementation identification was 60% (with 67% precision) and 75% (with 85% precision) respectively. As for the system for the automatic extraction of metadata Support Vector Machines provided the best performance. The Fmeasure was over 85% for almost all of the categories and over 90% for the most of them. Research limitations/implications - Both the system for the extractions of methodologies and the system for the extraction of metadata are only applicable to the scientific papers in English language. 172 Practical implications - The proposed models can be used in order to gain insight into a development of a scientific discipline and also to create semantically rich research activity information systems. Originality/Value - The main original contributions are: a novel model for the extraction of methodology mentions from scientific publications. The impact of the various types of features on the performance of the system was determined and presented. A fully automated system for the extraction of metadata for the rich research activity information systems was developed