Native speakers as documenters: a student initiative at the University of Hawai‘i at Mānoa

The Language Documentation Training Center (LDTC), a student-run initiative in the Department of Linguistics at the University of Hawai'i at Miinoa, is an innovative program which brings native speakers into the field of documentary linguistics and elevates their roles to central participants in the documentary process. At LDTC, graduate students in linguistics partner up with native speakers of underdocumented languages during a series of workshops where native speakers learn best practices in documentary linguistics. While the linguistic training is pared down to the skills and knowledge relevant to the native speakers' languages, the documentary training empowers the speakers to undertake further documentation efforts in their own communities. This paper details the methods and practices of the LDTC

OptiqueVQS: A visual query system over ontologies for industry

An important application of semantic technologies in industry has been the formalisation of information models using OWL 2 ontologies and the use of RDF for storing and exchanging application data. Moreover, legacy data can be virtualised as RDF using ontologies following the ontology-based data access (OBDA) approach. In all these applications, it is important to provide domain experts with query formulation tools for expressing their information needs in terms of queries over ontologies. In this work, we present such a tool, OptiqueVQS, which is designed based on our experience with OBDA applications in Statoil and Siemens and on best HCI practices for interdisciplinary engineering environments. OptiqueVQS implements a number of unique techniques distinguishing it from analogous query formulation systems. In particular, it exploits ontology projection techniques to enable graph-based navigation over an ontology during query construction. Secondly, while OptiqueVQS is primarily ontology driven, it exploits sampled data to enhance selection of data values for some data attributes. Finally, OptiqueVQS is built on well-grounded requirements, design rationale, and quality attributes. We evaluated OptiqueVQS with both domain experts and casual users and qualitatively compared our system against prominent visual systems for ontology-driven query formulation and exploration of semantic data. OptiqueVQS is available online and can be downloaded together with an example OBDA scenario

Deep neural mobile networking

The next generation of mobile networks is set to become increasingly complex, as these struggle to accommodate tremendous data traffic demands generated by ever-more connected devices that have diverse performance requirements in terms of throughput, latency, and reliability. This makes monitoring and managing the multitude of network elements intractable with existing tools and impractical for traditional machine learning algorithms that rely on hand-crafted feature engineering. In this context, embedding machine intelligence into mobile networks becomes necessary, as this enables systematic mining of valuable information from mobile big data and automatically uncovering correlations that would otherwise have been too difficult to extract by human experts. In particular, deep learning based solutions can automatically extract features from raw data, without human expertise. The performance of artificial intelligence (AI) has achieved in other domains draws unprecedented interest from both academia and industry in employing deep learning approaches to address technical challenges in mobile networks. This thesis attacks important problems in the mobile networking area from various perspectives by harnessing recent advances in deep neural networks. As a preamble, we bridge the gap between deep learning and mobile networking by presenting a survey on the crossovers between the two areas. Secondly, we design dedicated deep learning architectures to forecast mobile traffic consumption at city scale. In particular, we tailor our deep neural network models to different mobile traffic data structures (i.e. data originating from urban grids and geospatial point-cloud antenna deployments) to deliver precise prediction. Next, we propose a mobile traffic super resolution (MTSR) technique to achieve coarse-to-fine grain transformations on mobile traffic measurements using generative adversarial network architectures. This can provide insightful knowledge to mobile operators about mobile traffic distribution, while effectively reducing the data post-processing overhead. Subsequently, the mobile traffic decomposition (MTD) technique is proposed to break the aggregated mobile traffic measurements into service-level time series, by using a deep learning based framework. With MTD, mobile operators can perform more efficient resource allocation for network slicing (i.e, the logical partitioning of physical infrastructure) and alleviate the privacy concerns that come with the extensive use of deep packet inspection. Finally, we study the robustness of network specific deep anomaly detectors with a realistic black-box threat model and propose reliable solutions for defending against attacks that seek to subvert existing network deep learning based intrusion detection systems (NIDS). Lastly, based on the results obtained, we identify important research directions that are worth pursuing in the future, including (i) serving deep learning with massive high-quality data (ii) deep learning for spatio-temporal mobile data mining (iii) deep learning for geometric mobile data mining (iv) deep unsupervised learning in mobile networks, and (v) deep reinforcement learning for mobile network control. Overall, this thesis demonstrates that deep learning can underpin powerful tools that address data-driven problems in the mobile networking domain. With such intelligence, future mobile networks can be monitored and managed more effectively and thus higher user quality of experience can be guaranteed

Evaluación apriorística de la reusabilidad de los objetos de aprendizaje

La aplicación de las nuevas tecnologías a la educación -e-learning- ha cambiado los procesos de aprendizaje proporcionando numerosas ventajas de carácter pedagógico. Sin embargo, desarrollar materiales educativos de calidad para utilizarlos en estos sistemas es un trabajo costoso en tiempo y en recursos. La solución a esta limitación consistiría en poder reutilizar los materiales educativos actualmente disponibles en diferentes repositorios. De esa forma se disminuirían los costes garantizando a su vez la calidad. Para intentar facilitar la reutilización, esta tesis tiene como objetivo principal definir un modelo que permita estimar de forma apriorística, y utilizando los metadatos como fuente de información, la capacidad de reutilización de los objetos de aprendizaje. Para alcanzar esta meta, se estudian las iniciativas existentes referentes a la evaluación de objetos de aprendizaje y las iniciativas de mejora de la reutilización que distintos estudios proponen. Basándose en estos estudios se identifican los diferentes factores que influyen en la capacidad de reutilización. Se determina cómo se pueden evaluar cuantitativamente utilizando la información contenida en los metadatos y se desarrolla un conjunto de métricas, inspiradas en las medidas de reusabilidad del software, que den soporte a esta tarea. Posteriormente se realiza una evaluación del modelo de predicción de la reusabilidad, estudiando los repositorios Merlot y eLera. Se analiza el grado de interrelación de los diferentes indicadores propuestos y se analizan comparativamente diferentes formas de agregación de los mismos para proporcionar un único valor de reusabilidad final. Para garantizar la efectividad de esta propuesta de estimación de la reusabilidad, se comparan los datos de reusabilidad calculados con las evaluaciones y datos de uso provenientes de los repositorios estudiados. La principal aportación de esta propuesta radica en que permite determinar la capacidad de reutilización de los objetos de aprendizaje de forma automática utilizando como fuente de información únicamente los metadatos. Esto ayudará a los usuarios en la tarea de buscar materiales educativos reutilizables. Adicionalmente se estudia cómo se relacionan entre sí la medida de reusabilidad propuesta, las valoraciones realizadas por usuarios y expertos, y los datos de uso. Basándose en este análisis se propone una medida de relevancia que integre todos los indicadores de calidad existentes. Una aportación de la medida de relevancia consistirá en que aumentaría la fiabilidad de las recomendaciones al integrar diferentes perspectivas de la calidad. Además al poderse calcular de forma automática garantizará su sostenibilidad, ya que no necesitará de la intervención humana para su cálculo, permitiendo que todos los materiales educativos ubicados en repositorios estén valorados

Evaluación apriorística de la reusabilidad de los objetos de aprendizaje

La aplicación de las nuevas tecnologías a la educación -e-learning- ha cambiado los procesos de aprendizaje proporcionando numerosas ventajas de carácter pedagógico. Sin embargo, desarrollar materiales educativos de calidad para utilizarlos en estos sistemas es un trabajo costoso en tiempo y en recursos. La solución a esta limitación consistiría en poder reutilizar los materiales educativos actualmente disponibles en diferentes repositorios. De esa forma se disminuirían los costes garantizando a su vez la calidad. Para intentar facilitar la reutilización, esta tesis tiene como objetivo principal definir un modelo que permita estimar de forma apriorística, y utilizando los metadatos como fuente de información, la capacidad de reutilización de los objetos de aprendizaje. Para alcanzar esta meta, se estudian las iniciativas existentes referentes a la evaluación de objetos de aprendizaje y las iniciativas de mejora de la reutilización que distintos estudios proponen. Basándose en estos estudios se identifican los diferentes factores que influyen en la capacidad de reutilización. Se determina cómo se pueden evaluar cuantitativamente utilizando la información contenida en los metadatos y se desarrolla un conjunto de métricas, inspiradas en las medidas de reusabilidad del software, que den soporte a esta tarea. Posteriormente se realiza una evaluación del modelo de predicción de la reusabilidad, estudiando los repositorios Merlot y eLera. Se analiza el grado de interrelación de los diferentes indicadores propuestos y se analizan comparativamente diferentes formas de agregación de los mismos para proporcionar un único valor de reusabilidad final. Para garantizar la efectividad de esta propuesta de estimación de la reusabilidad, se comparan los datos de reusabilidad calculados con las evaluaciones y datos de uso provenientes de los repositorios estudiados. La principal aportación de esta propuesta radica en que permite determinar la capacidad de reutilización de los objetos de aprendizaje de forma automática utilizando como fuente de información únicamente los metadatos. Esto ayudará a los usuarios en la tarea de buscar materiales educativos reutilizables. Adicionalmente se estudia cómo se relacionan entre sí la medida de reusabilidad propuesta, las valoraciones realizadas por usuarios y expertos, y los datos de uso. Basándose en este análisis se propone una medida de relevancia que integre todos los indicadores de calidad existentes. Una aportación de la medida de relevancia consistirá en que aumentaría la fiabilidad de las recomendaciones al integrar diferentes perspectivas de la calidad. Además al poderse calcular de forma automática garantizará su sostenibilidad, ya que no necesitará de la intervención humana para su cálculo, permitiendo que todos los materiales educativos ubicados en repositorios estén valorados

Metadata and semantic research : third international conference, MTSR 2009, Milan, Italy, October 1-2, 2009. Proceedings

This volume collects the papers selected for presentation at the Third Inter- tional Conference on Metadata and Semantic Research (MTSR 2009), held in Milan at the University of Milano�Bicocca (October 1-2, 2009). Metadataandsemanticresearchistodayagrowingcomplexsetofconceptual, theoretical, methodological, and technological frameworks, o?ering innovative computational solutions in the design and development of computer�based s- tems.Fromthis perspective,researchersworkinginthisareamusttackleabroad range of issues on methods, results, and solutions coming from di?erent classic areas of this discipline. The conference has been designed as a forum allowing researchers to present and discuss specialized results as general contributions to the ?eld. In order to give a novelperspective in which both theoreticaland application aspects of metadata research contribute in the growth of the area, this book mirrors the structure of the conference, grouping the papers into three main categories: (1) Theoretical Research: Results and Proposals; (2) Applications: Case Studies and Proposals; (3) Special Track: Metadata and Semantics for Agriculture,FoodandEnvironment.Thebookcontains31fullpapers(10forthe ?rstcategory,10forthesecondand12forthethird),selectedfromaprelimInary initial set of about 70 submissions. Many people contributed to the success of the conference and the creation of this volume, from the initial idea to its implementation. Our ?rst ackno- edgement is to the members of the Steering Commitee, GeorgeBokosand David Raitt. We would also like to thank all Program Committee members and - viewers for their collaboration. Special thanks to Carlo Batini, on behalf of the DepartmentofComputerScience,SystemsandCommunicationoftheUniversity of Milan�Bicocca, who kindly hosted our conference

User Interfaces to the Web of Data based on Natural Language Generation

We explore how Virtual Research Environments based on Semantic Web technologies support research interactions with RDF data in various stages of corpus-based analysis, analyze the Web of Data in terms of human readability, derive labels from variables in SPARQL queries, apply Natural Language Generation to improve user interfaces to the Web of Data by verbalizing SPARQL queries and RDF graphs, and present a method to automatically induce RDF graph verbalization templates via distant supervision

B!SON: A Tool for Open Access Journal Recommendation

Finding a suitable open access journal to publish scientific work is a complex task: Researchers have to navigate a constantly growing number of journals, institutional agreements with publishers, funders’ conditions and the risk of Predatory Publishers. To help with these challenges, we introduce a web-based journal recommendation system called B!SON. It is developed based on a systematic requirements analysis, built on open data, gives publisher-independent recommendations and works across domains. It suggests open access journals based on title, abstract and references provided by the user. The recommendation quality has been evaluated using a large test set of 10,000 articles. Development by two German scientific libraries ensures the longevity of the project