Social search in collaborative tagging networks : the role of ties

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Creation, Enrichment and Application of Knowledge Graphs

The world is in constant change, and so is the knowledge about it. Knowledge-based systems - for example, online encyclopedias, search engines and virtual assistants - are thus faced with the constant challenge of collecting this knowledge and beyond that, to understand it and make it accessible to their users. Only if a knowledge-based system is capable of this understanding - that is, it is capable of more than just reading a collection of words and numbers without grasping their semantics - it can recognise relevant information and make it understandable to its users. The dynamics of the world play a unique role in this context: Events of various kinds which are relevant to different communities are shaping the world, with examples ranging from the coronavirus pandemic to the matches of a local football team. Vital questions arise when dealing with such events: How to decide which events are relevant, and for whom? How to model these events, to make them understood by knowledge-based systems? How is the acquired knowledge returned to the users of these systems? A well-established concept for making knowledge understandable by knowledge-based systems are knowledge graphs, which contain facts about entities (persons, objects, locations, ...) in the form of graphs, represent relationships between these entities and make the facts understandable by means of ontologies. This thesis considers knowledge graphs from three different perspectives: (i) Creation of knowledge graphs: Even though the Web offers a multitude of sources that provide knowledge about the events in the world, the creation of an event-centric knowledge graph requires recognition of such knowledge, its integration across sources and its representation. (ii) Knowledge graph enrichment: Knowledge of the world seems to be infinite, and it seems impossible to grasp it entirely at any time. Therefore, methods that autonomously infer new knowledge and enrich the knowledge graphs are of particular interest. (iii) Knowledge graph interaction: Even having all knowledge of the world available does not have any value in itself; in fact, there is a need to make it accessible to humans. Based on knowledge graphs, systems can provide their knowledge with their users, even without demanding any conceptual understanding of knowledge graphs from them. For this to succeed, means for interaction with the knowledge are required, hiding the knowledge graph below the surface. In concrete terms, I present EventKG - a knowledge graph that represents the happenings in the world in 15 languages - as well as Tab2KG - a method for understanding tabular data and transforming it into a knowledge graph. For the enrichment of knowledge graphs without any background knowledge, I propose HapPenIng, which infers missing events from the descriptions of related events. I demonstrate means for interaction with knowledge graphs at the example of two web-based systems (EventKG+TL and EventKG+BT) that enable users to explore the happenings in the world as well as the most relevant events in the lives of well-known personalities.Die Welt befindet sich im steten Wandel, und mit ihr das Wissen über die Welt. Wissensbasierte Systeme - seien es Online-Enzyklopädien, Suchmaschinen oder Sprachassistenten - stehen somit vor der konstanten Herausforderung, dieses Wissen zu sammeln und darüber hinaus zu verstehen, um es so Menschen verfügbar zu machen. Nur wenn ein wissensbasiertes System in der Lage ist, dieses Verständnis aufzubringen - also zu mehr in der Lage ist, als auf eine unsortierte Ansammlung von Wörtern und Zahlen zurückzugreifen, ohne deren Bedeutung zu erkennen -, kann es relevante Informationen erkennen und diese seinen Nutzern verständlich machen. Eine besondere Rolle spielt hierbei die Dynamik der Welt, die von Ereignissen unterschiedlichster Art geformt wird, die für unterschiedlichste Bevölkerungsgruppe relevant sind; Beispiele hierfür erstrecken sich von der Corona-Pandemie bis hin zu den Spielen lokaler Fußballvereine. Doch stellen sich hierbei bedeutende Fragen: Wie wird die Entscheidung getroffen, ob und für wen derlei Ereignisse relevant sind? Wie sind diese Ereignisse zu modellieren, um von wissensbasierten Systemen verstanden zu werden? Wie wird das angeeignete Wissen an die Nutzer dieser Systeme zurückgegeben? Ein bewährtes Konzept, um wissensbasierten Systemen das Wissen verständlich zu machen, sind Wissensgraphen, die Fakten über Entitäten (Personen, Objekte, Orte, ...) in der Form von Graphen sammeln, Zusammenhänge zwischen diesen Entitäten darstellen, und darüber hinaus anhand von Ontologien verständlich machen. Diese Arbeit widmet sich der Betrachtung von Wissensgraphen aus drei aufeinander aufbauenden Blickwinkeln: (i) Erstellung von Wissensgraphen: Auch wenn das Internet eine Vielzahl an Quellen anbietet, die Wissen über Ereignisse in der Welt bereithalten, so erfordert die Erstellung eines ereigniszentrierten Wissensgraphen, dieses Wissen zu erkennen, miteinander zu verbinden und zu repräsentieren. (ii) Anreicherung von Wissensgraphen: Das Wissen über die Welt scheint schier unendlich und so scheint es unmöglich, dieses je vollständig (be)greifen zu können. Von Interesse sind also Methoden, die selbstständig das vorhandene Wissen erweitern. (iii) Interaktion mit Wissensgraphen: Selbst alles Wissen der Welt bereitzuhalten, hat noch keinen Wert in sich selbst, vielmehr muss dieses Wissen Menschen verfügbar gemacht werden. Basierend auf Wissensgraphen, können wissensbasierte Systeme Nutzern ihr Wissen darlegen, auch ohne von diesen ein konzeptuelles Verständis von Wissensgraphen abzuverlangen. Damit dies gelingt, sind Möglichkeiten der Interaktion mit dem gebotenen Wissen vonnöten, die den genutzten Wissensgraphen unter der Oberfläche verstecken. Konkret präsentiere ich EventKG - einen Wissensgraphen, der Ereignisse in der Welt repräsentiert und in 15 Sprachen verfügbar macht, sowie Tab2KG - eine Methode, um in Tabellen enthaltene Daten anhand von Hintergrundwissen zu verstehen und in Wissensgraphen zu wandeln. Zur Anreicherung von Wissensgraphen ohne weiteres Hintergrundwissen stelle ich HapPenIng vor, das fehlende Ereignisse aus den vorliegenden Beschreibungen ähnlicher Ereignisse inferiert. Interaktionsmöglichkeiten mit Wissensgraphen demonstriere ich anhand zweier web-basierter Systeme (EventKG+TL und EventKG+BT), die Nutzern auf einfache Weise die Exploration von Geschehnissen in der Welt sowie der wichtigsten Ereignisse in den Leben bekannter Persönlichkeiten ermöglichen

Proceedings of the Seventh Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2020

On behalf of the Program Committee, a very warm welcome to the Seventh Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-it 2020). This edition of the conference is held in Bologna and organised by the University of Bologna. The CLiC-it conference series is an initiative of the Italian Association for Computational Linguistics (AILC) which, after six years of activity, has clearly established itself as the premier national forum for research and development in the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, where leading researchers and practitioners from academia and industry meet to share their research results, experiences, and challenges

Exploiting general-purpose background knowledge for automated schema matching

The schema matching task is an integral part of the data integration process. It is usually the first step in integrating data. Schema matching is typically very complex and time-consuming. It is, therefore, to the largest part, carried out by humans. One reason for the low amount of automation is the fact that schemas are often defined with deep background knowledge that is not itself present within the schemas. Overcoming the problem of missing background knowledge is a core challenge in automating the data integration process. In this dissertation, the task of matching semantic models, so-called ontologies, with the help of external background knowledge is investigated in-depth in Part I. Throughout this thesis, the focus lies on large, general-purpose resources since domain-specific resources are rarely available for most domains. Besides new knowledge resources, this thesis also explores new strategies to exploit such resources. A technical base for the development and comparison of matching systems is presented in Part II. The framework introduced here allows for simple and modularized matcher development (with background knowledge sources) and for extensive evaluations of matching systems. One of the largest structured sources for general-purpose background knowledge are knowledge graphs which have grown significantly in size in recent years. However, exploiting such graphs is not trivial. In Part III, knowledge graph em- beddings are explored, analyzed, and compared. Multiple improvements to existing approaches are presented. In Part IV, numerous concrete matching systems which exploit general-purpose background knowledge are presented. Furthermore, exploitation strategies and resources are analyzed and compared. This dissertation closes with a perspective on real-world applications

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

Technologies for Reusing Text from the Web

Texts from the web can be reused individually or in large quantities. The former is called text reuse and the latter language reuse. We first present a comprehensive overview of the different ways in which text and language is reused today, and how exactly information retrieval technologies can be applied in this respect. The remainder of the thesis then deals with specific retrieval tasks. In general, our contributions consist of models and algorithms, their evaluation, and for that purpose, large-scale corpus construction. The thesis divides into two parts. The first part introduces technologies for text reuse detection, and our contributions are as follows: (1) A unified view of projecting-based and embedding-based fingerprinting for near-duplicate detection and the first time evaluation of fingerprint algorithms on Wikipedia revision histories as a new, large-scale corpus of near-duplicates. (2) A new retrieval model for the quantification of cross-language text similarity, which gets by without parallel corpora. We have evaluated the model in comparison to other models on many different pairs of languages. (3) An evaluation framework for text reuse and particularly plagiarism detectors, which consists of tailored detection performance measures and a large-scale corpus of automatically generated and manually written plagiarism cases. The latter have been obtained via crowdsourcing. This framework has been successfully applied to evaluate many different state-of-the-art plagiarism detection approaches within three international evaluation competitions. The second part introduces technologies that solve three retrieval tasks based on language reuse, and our contributions are as follows: (4) A new model for the comparison of textual and non-textual web items across media, which exploits web comments as a source of information about the topic of an item. In this connection, we identify web comments as a largely neglected information source and introduce the rationale of comment retrieval. (5) Two new algorithms for query segmentation, which exploit web n-grams and Wikipedia as a means of discerning the user intent of a keyword query. Moreover, we crowdsource a new corpus for the evaluation of query segmentation which surpasses existing corpora by two orders of magnitude. (6) A new writing assistance tool called Netspeak, which is a search engine for commonly used language. Netspeak indexes the web in the form of web n-grams as a source of writing examples and implements a wildcard query processor on top of it.Texte aus dem Web können einzeln oder in großen Mengen wiederverwendet werden. Ersteres wird Textwiederverwendung und letzteres Sprachwiederverwendung genannt. Zunächst geben wir einen ausführlichen Überblick darüber, auf welche Weise Text und Sprache heutzutage wiederverwendet und wie Technologien des Information Retrieval in diesem Zusammenhang angewendet werden können. In der übrigen Arbeit werden dann spezifische Retrievalaufgaben behandelt. Unsere Beiträge bestehen dabei aus Modellen und Algorithmen, ihrer empirischen Auswertung und der Konstruktion von großen Korpora hierfür. Die Dissertation ist in zwei Teile gegliedert. Im ersten Teil präsentieren wir Technologien zur Erkennung von Textwiederverwendungen und leisten folgende Beiträge: (1) Ein Überblick über projektionsbasierte- und einbettungsbasierte Fingerprinting-Verfahren für die Erkennung nahezu identischer Texte, sowie die erstmalige Evaluierung einer Reihe solcher Verfahren auf den Revisionshistorien der Wikipedia. (2) Ein neues Modell zum sprachübergreifenden, inhaltlichen Vergleich von Texten. Das Modell basiert auf einem mehrsprachigen Korpus bestehend aus Pärchen themenverwandter Texte, wie zum Beispiel der Wikipedia. Wir vergleichen das Modell in mehreren Sprachen mit herkömmlichen Modellen. (3) Eine Evaluierungsumgebung für Algorithmen zur Plagiaterkennung. Die Umgebung besteht aus Maßen, die die Güte der Erkennung eines Algorithmus' quantifizieren, und einem großen Korpus von Plagiaten. Die Plagiate wurden automatisch generiert sowie mit Hilfe von Crowdsourcing manuell erstellt. Darüber hinaus haben wir zwei Workshops veranstaltet, in denen unsere Evaluierungsumgebung erfolgreich zur Evaluierung aktueller Plagiaterkennungsalgorithmen eingesetzt wurde. Im zweiten Teil präsentieren wir auf Sprachwiederverwendung basierende Technologien für drei verschiedene Retrievalaufgaben und leisten folgende Beiträge: (4) Ein neues Modell zum medienübergreifenden, inhaltlichen Vergleich von Objekten aus dem Web. Das Modell basiert auf der Auswertung der zu einem Objekt vorliegenden Kommentare. In diesem Zusammenhang identifizieren wir Webkommentare als eine in der Forschung bislang vernachlässigte Informationsquelle und stellen die Grundlagen des Kommentarretrievals vor. (5) Zwei neue Algorithmen zur Segmentierung von Websuchanfragen. Die Algorithmen nutzen Web n-Gramme sowie Wikipedia, um die Intention des Suchenden in einer Suchanfrage festzustellen. Darüber hinaus haben wir mittels Crowdsourcing ein neues Evaluierungskorpus erstellt, das zwei Größenordnungen größer ist als bisherige Korpora. (6) Eine neuartige Suchmaschine, genannt Netspeak, die die Suche nach gebräuchlicher Sprache ermöglicht. Netspeak indiziert das Web als Quelle für gebräuchliche Sprache in der Form von n-Grammen und implementiert eine Wildcardsuche darauf

Proceedings of the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2018 : 10-12 December 2018, Torino

On behalf of the Program Committee, a very warm welcome to the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-­‐it 2018). This edition of the conference is held in Torino. The conference is locally organised by the University of Torino and hosted into its prestigious main lecture hall “Cavallerizza Reale”. The CLiC-­‐it conference series is an initiative of the Italian Association for Computational Linguistics (AILC) which, after five years of activity, has clearly established itself as the premier national forum for research and development in the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, where leading researchers and practitioners from academia and industry meet to share their research results, experiences, and challenges

Search improvement within the geospatial web in the context of spatial data infrastructures

El trabajo desarrollado en esta tesis doctoral demuestra que es posible mejorar la búsqueda en el contexto de las Infraestructuras de Datos Espaciales mediante la aplicación de técnicas y buenas prácticas de otras comunidades científicas, especialmente de las comunidades de la Web y de la Web Semántica (por ejemplo, Linked Data). El uso de las descripciones semánticas y las aproximaciones basadas en el contenido publicado por la comunidad geoespacial pueden ayudar en la búsqueda de información sobre los fenómenos geográficos, y en la búsqueda de recursos geoespaciales en general. El trabajo comienza con un análisis de una aproximación para mejorar la búsqueda de las entidades geoespaciales desde la perspectiva de geocodificación tradicional. La arquitectura de geocodificación compuesta propuesta en este trabajo asegura una mejora de los resultados de geocodificación gracias a la utilización de diferentes proveedores de información geográfica. En este enfoque, el uso de patrones estructurales de diseño y ontologías en esta aproximación permite una arquitectura avanzada en términos de extensibilidad, flexibilidad y adaptabilidad. Además, una arquitectura basada en la selección de servicio de geocodificación permite el desarrollo de una metodología de la georreferenciación de diversos tipos de información geográfica (por ejemplo, direcciones o puntos de interés). A continuación, se presentan dos aplicaciones representativas que requieren una caracterización semántica adicional de los recursos geoespaciales. El enfoque propuesto en este trabajo utiliza contenidos basados en heurísticas para el muestreo de un conjunto de recursos geopesaciales. La primera parte se dedica a la idea de la abstracción de un fenómeno geográfico de su definición espacial. La investigación muestra que las buenas prácticas de la Web Semántica se puede reutilizar en el ámbito de una Infraestructura de Datos Espaciales para describir los servicios geoespaciales estandarizados por Open Geospatial Consortium por medio de geoidentificadores (es decir, por medio de las entidades de una ontología geográfica). La segunda parte de este capítulo desglosa la aquitectura y componentes de un servicio de geoprocesamiento para la identificación automática de ortoimágenes ofrecidas a través de un servicio estándar de publicación de mapas (es decir, los servicios que siguen la especificación OGC Web Map Service). Como resultado de este trabajo se ha propuesto un método para la identificación de los mapas ofrecidos por un Web Map Service que son ortoimágenes. A continuación, el trabajo se dedica al análisis de cuestiones relacionadas con la creación de los metadatos de recursos de la Web en el contexto del dominio geográfico. Este trabajo propone una arquitectura para la generación automática de conocimiento geográfico de los recursos Web. Ha sido necesario desarrollar un método para la estimación de la cobertura geográfica de las páginas Web. Las heurísticas propuestas están basadas en el contenido publicado por os proveedores de información geográfica. El prototipo desarrollado es capaz de generar metadatos. El modelo generado contiene el conjunto mínimo recomendado de elementos requeridos por un catálogo que sigue especificación OGC Catalogue Service for the Web, el estandar recomendado por deiferentes Infraestructuras de Datos Espaciales (por ejemplo, the Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE)). Además, este estudio determina algunas características de la Web Geoespacial actual. En primer lugar, ofrece algunas características del mercado de los proveedores de los recursos Web de la información geográfica. Este estudio revela algunas prácticas de la comunidad geoespacial en la producción de metadatos de las páginas Web, en particular, la falta de metadatos geográficos. Todo lo anterior es la base del estudio de la cuestión del apoyo a los usuarios no expertos en la búsqueda de recursos de la Web Geoespacial. El motor de búsqueda dedicado a la Web Geoespacial propuesto en este trabajo es capaz de usar como base un motor de búsqueda existente. Por otro lado, da soporte a la búsqueda exploratoria de los recursos geoespaciales descubiertos en la Web. El experimento sobre la precisión y la recuperación ha demostrado que el prototipo desarrollado en este trabajo es al menos tan bueno como el motor de búsqueda remoto. Un estudio dedicado a la utilidad del sistema indica que incluso los no expertos pueden realizar una tarea de búsqueda con resultados satisfactorios