31 research outputs found

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

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    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

    Question Generation from Knowledge Graphs

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    Reimagining Retrieval Augmented Language Models for Answering Queries

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    We present a reality check on large language models and inspect the promise of retrieval augmented language models in comparison. Such language models are semi-parametric, where models integrate model parameters and knowledge from external data sources to make their predictions, as opposed to the parametric nature of vanilla large language models. We give initial experimental findings that semi-parametric architectures can be enhanced with views, a query analyzer/planner, and provenance to make a significantly more powerful system for question answering in terms of accuracy and efficiency, and potentially for other NLP task

    Linked Data Entity Summarization

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    On the Web, the amount of structured and Linked Data about entities is constantly growing. Descriptions of single entities often include thousands of statements and it becomes difficult to comprehend the data, unless a selection of the most relevant facts is provided. This doctoral thesis addresses the problem of Linked Data entity summarization. The contributions involve two entity summarization approaches, a common API for entity summarization, and an approach for entity data fusion

    Knowledge representation and exploitation for interactive and cognitive robots

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    L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système.As robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures
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