From people to entities : typed search in the enterprise and the web

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Ranking for Web Data Search Using On-The-Fly Data Integration

Ranking - the algorithmic decision on how relevant an information artifact is for a given information need and the sorting of artifacts by their concluded relevancy - is an integral part of every search engine. In this book we investigate how structured Web data can be leveraged for ranking with the goal to improve the effectiveness of search. We propose new solutions for ranking using on-the-fly data integration and experimentally analyze and evaluate them against the latest baselines

Using contextual and social links in information retrieval

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Combining granularity-based topic-dependent and topic-independent evidences for opinion detection

Fouille des opinion, une sous-discipline dans la recherche d'information (IR) et la linguistique computationnelle, fait référence aux techniques de calcul pour l'extraction, la classification, la compréhension et l'évaluation des opinions exprimées par diverses sources de nouvelles en ligne, social commentaires des médias, et tout autre contenu généré par l'utilisateur. Il est également connu par de nombreux autres termes comme trouver l'opinion, la détection d'opinion, l'analyse des sentiments, la classification sentiment, de détection de polarité, etc. Définition dans le contexte plus spécifique et plus simple, fouille des opinion est la tâche de récupération des opinions contre son besoin aussi exprimé par l'utilisateur sous la forme d'une requête. Il y a de nombreux problèmes et défis liés à l'activité fouille des opinion. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur quelques problèmes d'analyse d'opinion. L'un des défis majeurs de fouille des opinion est de trouver des opinions concernant spécifiquement le sujet donné (requête). Un document peut contenir des informations sur de nombreux sujets à la fois et il est possible qu'elle contienne opiniâtre texte sur chacun des sujet ou sur seulement quelques-uns. Par conséquent, il devient très important de choisir les segments du document pertinentes à sujet avec leurs opinions correspondantes. Nous abordons ce problème sur deux niveaux de granularité, des phrases et des passages. Dans notre première approche de niveau de phrase, nous utilisons des relations sémantiques de WordNet pour trouver cette association entre sujet et opinion. Dans notre deuxième approche pour le niveau de passage, nous utilisons plus robuste modèle de RI i.e. la language modèle de se concentrer sur ce problème. L'idée de base derrière les deux contributions pour l'association d'opinion-sujet est que si un document contient plus segments textuels (phrases ou passages) opiniâtre et pertinentes à sujet, il est plus opiniâtre qu'un document avec moins segments textuels opiniâtre et pertinentes. La plupart des approches d'apprentissage-machine basée à fouille des opinion sont dépendants du domaine i.e. leurs performances varient d'un domaine à d'autre. D'autre part, une approche indépendant de domaine ou un sujet est plus généralisée et peut maintenir son efficacité dans différents domaines. Cependant, les approches indépendant de domaine souffrent de mauvaises performances en général. C'est un grand défi dans le domaine de fouille des opinion à développer une approche qui est plus efficace et généralisé. Nos contributions de cette thèse incluent le développement d'une approche qui utilise de simples fonctions heuristiques pour trouver des documents opiniâtre. Fouille des opinion basée entité devient très populaire parmi les chercheurs de la communauté IR. Il vise à identifier les entités pertinentes pour un sujet donné et d'en extraire les opinions qui leur sont associées à partir d'un ensemble de documents textuels. Toutefois, l'identification et la détermination de la pertinence des entités est déjà une tâche difficile. Nous proposons un système qui prend en compte à la fois l'information de l'article de nouvelles en cours ainsi que des articles antérieurs pertinents afin de détecter les entités les plus importantes dans les nouvelles actuelles. En plus de cela, nous présentons également notre cadre d'analyse d'opinion et tâches relieés. Ce cadre est basée sur les évidences contents et les évidences sociales de la blogosphère pour les tâches de trouver des opinions, de prévision et d'avis de classement multidimensionnel. Cette contribution d'prématurée pose les bases pour nos travaux futurs. L'évaluation de nos méthodes comprennent l'utilisation de TREC 2006 Blog collection et de TREC Novelty track 2004 collection. La plupart des évaluations ont été réalisées dans le cadre de TREC Blog track.Opinion mining is a sub-discipline within Information Retrieval (IR) and Computational Linguistics. It refers to the computational techniques for extracting, classifying, understanding, and assessing the opinions expressed in various online sources like news articles, social media comments, and other user-generated content. It is also known by many other terms like opinion finding, opinion detection, sentiment analysis, sentiment classification, polarity detection, etc. Defining in more specific and simpler context, opinion mining is the task of retrieving opinions on an issue as expressed by the user in the form of a query. There are many problems and challenges associated with the field of opinion mining. In this thesis, we focus on some major problems of opinion mining

Exploiting links and text structure on the Web : a quantitative approach to improving search quality

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Ranking for Web Data Search Using On-The-Fly Data Integration

Ranking - the algorithmic decision on how relevant an information artifact is for a given information need and the sorting of artifacts by their concluded relevancy - is an integral part of every search engine. In this book we investigate how structured Web data can be leveraged for ranking with the goal to improve the effectiveness of search. We propose new solutions for ranking using on-the-fly data integration and experimentally analyze and evaluate them against the latest baselines

CHORUS Deliverable 2.1: State of the Art on Multimedia Search Engines

Based on the information provided by European projects and national initiatives related to multimedia search as well as domains experts that participated in the CHORUS Think-thanks and workshops, this document reports on the state of the art related to multimedia content search from, a technical, and socio-economic perspective. The technical perspective includes an up to date view on content based indexing and retrieval technologies, multimedia search in the context of mobile devices and peer-to-peer networks, and an overview of current evaluation and benchmark inititiatives to measure the performance of multimedia search engines. From a socio-economic perspective we inventorize the impact and legal consequences of these technical advances and point out future directions of research

Schema-agnostic entity retrieval in highly heterogeneous semi-structured environments

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On construction, performance, and diversification for structured queries on the semantic desktop

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Was Suchmaschinen nicht können. Holistische Entitätssuche auf Web Daten

Mehr als 50% aller Web Suchanfragen sind entitätsbezogen. Benutzer suchen entweder nach Entitäten oder nach Entitätsinformationen. Dennoch solche Anfragen von Suchmaschinen nicht gut unterstützt. Aufbauend auf dem Konzept des semiotischen Dreiecks aus der kognitiven Psychologie, haben wir drei Anfragetypen zur Entitätssuche identifiziert: typbasierte Anfragen – Suche nach Entitäten eines gegebenen Typs, prototypbasierte Anfragen – Suche nach Entitäten mit bestimmten Eigenschaften, und instanzbasierte Anfragen – Suche nach Entitäten die ähnlich zu einer gegebene Entität sind. Für typbasierte Anfragen haben wir eine Methode entwickelt die query expansion mit einer self-supervised vocabulary learning Technik auf strukturierten und unstrukturierten Daten verbindet. Unser Ansatz liefert einen guten Kompromiss zwischen Precision und Recall. Für prototypbasierte Anfragen stellen wir ProSWIP vor. Dies ist ein eigenschaftsbasiertes System um Entitäten aus dem Web abzurufen. Da aber die Anzahl der Eigenschaften die durch die Benutzer bereitgestellt werden relativ klein sein kann, baut ProSWIP auf direkten Fragen und Benutzer Feedback um die Menge der Eigenschaften zu einer Menge welche die Intentionen der Benutzer korrekt erfasst zu erweitern. Unsere Experimente zeigen dass mit maximal vier Fragen eine perfekte Precision erreicht wird. In dem Fall von instanzbasierten Anfragen besteht die Schwierigkeit darin eine Anfrageform zu finden die die Benutzerintentionen eindeutig macht. Wir stellen eine minimalistische instanzbasierte Anfrage, die aus einem Beispiel und dem entsprechenden Entitätstypen besteht vor. Mit Hilfe des Konzepts der Familienähnlichkeit entwickeln wir eine praktische Lösung um Entitäten mit Bezug zur der Anfragenentität direkt aus dem Web abzurufen. Unser Ansatz erzielt sogar für Anfragen, die für standard Entitätssuchaufgaben wie related entity finding problematisch waren, gute Ergebnisse. Entitätszusammenfassung ist ein anderer Typ von entitätszentrischen Anfragen, der Informationen bezüglich einer Entität bereitstellt. Googles Knowledge Graph ist der Stand der Technik für solche Aufgaben. Aber das Zurückgreifen auf manuell erstellte Knowledgebases schließt weniger bekannten Entitäten für das Knowledge Graph aus. Wir schlagen daher vor datengetriebene Ansätze zu nutzen. Wir sind überzeugt dass das Bewältigen dieser vier Anfragetypen eine holistische Entitätssuche auf Web Daten für die nächste Generation von Suchmaschinen ermöglicht.More than 50% of all Web queries are entity related. Users search either for entities or for entity information. Still, search engines do not accommodate entity-centric search very well. Building on the concept of the semiotic triangle from cognitive psychology, which models entity types in terms of intensions and extensions, we identified three types of queries for retrieving entities: type-based queries - searching for entities of a given type, prototype-based queries - searching for entities having certain properties, and instance-based queries - searching for entities being similar to a given entity. For type-based queries we present a method that combines query expansion with a self-supervised vocabulary learning technique built on both structured and unstructured data. Our approach is able to achieve a good tradeoff between precision and recall. For prototype-based queries we propose ProSWIP, a property-based system for retrieving entities from the Web. Since the number of properties given by the users can be quite small, ProSWIP relies on direct questions and user feedback to expand the set of properties to a set that captures the user’s intentions correctly. Our experiments show that within a maximum of four questions the system achieves perfect precision of the selected entities. In the case of instance-based queries the first challenge is to establish a query form that allows for disambiguating user intentions without putting too much cognitive pressure on the user. We propose a minimalistic instance-based query comprising the example entity and intended entity type. With this query and building on the concept of family resemblance we present a practical way for retrieving entities directly from the Web. Our approach can even cope with queries which have proven problematic for benchmark tasks like related entity finding. Providing information about a given entity, entity summarization is another kind of entity-centric query. Google’s Knowledge Graph is the state of the art for this task. But relying entirely on manually curated knowledge bases, the Knowledge Graph does not include all new and less known entities. We propose to use a data-driven approach. Our experiments on real-world entities show the superiority of our method. We are confident that mastering these four query types enables holistic entity search on Web data for the next generation of search engines