A systematic literature review on Wikidata

To review the current status of research on Wikidata and, in particular, of articles that either describe applications of Wikidata or provide empirical evidence, in order to uncover the topics of interest, the fields that are benefiting from its applications and which researchers and institutions are leading the work

Knowledge Graphs Evolution and Preservation -- A Technical Report from ISWS 2019

One of the grand challenges discussed during the Dagstuhl Seminar "Knowledge Graphs: New Directions for Knowledge Representation on the Semantic Web" and described in its report is that of a: "Public FAIR Knowledge Graph of Everything: We increasingly see the creation of knowledge graphs that capture information about the entirety of a class of entities. [...] This grand challenge extends this further by asking if we can create a knowledge graph of "everything" ranging from common sense concepts to location based entities. This knowledge graph should be "open to the public" in a FAIR manner democratizing this mass amount of knowledge." Although linked open data (LOD) is one knowledge graph, it is the closest realisation (and probably the only one) to a public FAIR Knowledge Graph (KG) of everything. Surely, LOD provides a unique testbed for experimenting and evaluating research hypotheses on open and FAIR KG. One of the most neglected FAIR issues about KGs is their ongoing evolution and long term preservation. We want to investigate this problem, that is to understand what preserving and supporting the evolution of KGs means and how these problems can be addressed. Clearly, the problem can be approached from different perspectives and may require the development of different approaches, including new theories, ontologies, metrics, strategies, procedures, etc. This document reports a collaborative effort performed by 9 teams of students, each guided by a senior researcher as their mentor, attending the International Semantic Web Research School (ISWS 2019). Each team provides a different perspective to the problem of knowledge graph evolution substantiated by a set of research questions as the main subject of their investigation. In addition, they provide their working definition for KG preservation and evolution

Data Integration for Open Data on the Web

In this lecture we will discuss and introduce challenges of integrating openly available Web data and how to solve them. Firstly, while we will address this topic from the viewpoint of Semantic Web research, not all data is readily available as RDF or Linked Data, so we will give an introduction to different data formats prevalent on the Web, namely, standard formats for publishing and exchanging tabular, tree-shaped, and graph data. Secondly, not all Open Data is really completely open, so we will discuss and address issues around licences, terms of usage associated with Open Data, as well as documentation of data provenance. Thirdly, we will discuss issues connected with (meta-)data quality issues associated with Open Data on the Web and how Semantic Web techniques and vocabularies can be used to describe and remedy them. Fourth, we will address issues about searchability and integration of Open Data and discuss in how far semantic search can help to overcome these. We close with briefly summarizing further issues not covered explicitly herein, such as multi-linguality, temporal aspects (archiving, evolution, temporal querying), as well as how/whether OWL and RDFS reasoning on top of integrated open data could be help

Machine Learning Meets the Semantic Web

Remarkable progress in research has shown the efficiency of Knowledge Graphs (KGs) in extracting valuable external knowledge in various domains. A Knowledge Graph (KG) can illustrate high-order relations that connect two objects with one or multiple related attributes. The emerging Graph Neural Networks (GNN) can extract both object characteristics and relations from KGs. This paper presents how Machine Learning (ML) meets the Semantic Web and how KGs are related to Neural Networks and Deep Learning. The paper also highlights important aspects of this area of research, discussing open issues such as the bias hidden in KGs at different levels of graph representation

Enriching open-world knowledge graphs with expressive negative statements

Machine knowledge about entities and their relationships has been a long-standing goal for AI researchers. Over the last 15 years, thousands of public knowledge graphs have been automatically constructed from various web sources. They are crucial for use cases such as search engines. Yet, existing web-scale knowledge graphs focus on collecting positive statements, and store very little to no negatives. Due to their incompleteness, the truth of absent information remains unknown, which compromises the usability of the knowledge graph. In this dissertation: First, I make the case for selective materialization of salient negative statements in open-world knowledge graphs. Second, I present our methods to automatically infer them from encyclopedic and commonsense knowledge graphs, by locally inferring closed-world topics from reference comparable entities. I then discuss our evaluation fin-dings on metrics such as correctness and salience. Finally, I conclude with open challenges and future opportunities.Machine knowledge about entities and their relationships has been a long-standing goal for AI researchers. Over the last 15 years, thousands of public knowledge graphs have been automatically constructed from various web sources. They are crucial for use cases such as search engines. Yet, existing web-scale knowledge graphs focus on collecting positive statements, and store very little to no negatives. Due to their incompleteness, the truth of absent information remains unknown, which compromises the usability of the knowledge graph. In this dissertation: First, I make the case for selective materialization of salient negative statements in open-world knowledge graphs. Second, I present our methods to automatically infer them from encyclopedic and commonsense knowledge graphs, by locally inferring closed-world topics from reference comparable entities. I then discuss our evaluation fin-dings on metrics such as correctness and salience. Finally, I conclude with open challenges and future opportunities.Wissensgraphen über Entitäten und ihre Attribute sind eine wichtige Komponente vieler KI-Anwendungen. Wissensgraphen im Webmaßstab speichern fast nur positive Aussagen und übersehen negative Aussagen. Aufgrund der Unvollständigkeit von Open-World-Wissensgraphen werden fehlende Aussagen als unbekannt und nicht als falsch betrachtet. Diese Dissertation plädiert dafür, Wissensgraphen mit informativen Aussagen anzureichern, die nicht gelten, und so ihren Mehrwert für Anwendungen wie die Beantwortung von Fragen und die Zusammenfassung von Entitäten zu verbessern. Mit potenziell Milliarden negativer Aussagen von Kandidaten bewältigen wir vier Hauptherausforderungen. 1. Korrektheit (oder Plausibilität) negativer Aussagen: Unter der Open-World-Annahme (OWA) reicht es nicht aus, zu prüfen, ob ein negativer Kandidat im Wissensgraphen nicht explizit als positiv angegeben ist, da es sich möglicherweise um eine fehlende Aussage handeln kann. Von entscheidender Bedeutung sind Methoden zur Prüfung großer Kandidatengruppen, und zur Beseitigung falsch positiver Ergebnisse. 2. Bedeutung negativer Aussagen: Die Menge korrekter negativer Aussagen ist sehr groß, aber voller trivialer oder unsinniger Aussagen, z. B. “Eine Katze kann keine Daten speichern.”. Es sind Methoden zur Quantifizierung der Aussagekraft von Negativen erforderlich. 3. Abdeckung der Themen: Abhängig von der Datenquelle und den Methoden zum Abrufen von Kandidaten erhalten einige Themen oder Entitäten in demWissensgraphen möglicherweise keine negativen Kandidaten. Methoden müssen die Fähigkeit gewährleisten, Negative über fast jede bestehende Entität zu entdecken. 4. Komplexe negative Aussagen: In manchen Fällen erfordert das Ausdrücken einer Negation mehr als ein Wissensgraphen-Tripel. Beispielsweise ist “Einstein hat keine Ausbildung erhalten” eine inkorrekte Negation, aber “Einstein hat keine Ausbildung an einer US-amerikanischen Universität erhalten” ist korrekt. Es werden Methoden zur Erzeugung komplexer Negationen benötigt. Diese Dissertation geht diese Herausforderungen wie folgt an. 1. Wir plädieren zunächst für die selektive Materialisierung negativer Aussagen über Entitäten in enzyklopädischen (gut kanonisierten) Open-World-Wissensgraphen, und definieren formal drei Arten negativer Aussagen: fundiert, universell abwesend und konditionierte negative Aussagen. Wir stellen die Peer-basierte Negationsinferenz-Methode vor, um Listen hervorstechender Negationen über Entitäten zu erstellen. Die Methode berechnet relevante Peers für eine bestimmte Eingabeentität und verwendet ihre positiven Eigenschaften, um Erwartungen für die Eingabeentität festzulegen. Eine Erwartung, die nicht erfüllt ist, ist ein unmittelbar negativer Kandidat und wird dann anhand von Häufigkeits-, Wichtigkeits- und Unerwartetheitsmetriken bewertet. 2. Wir schlagen die Methode musterbasierte Abfrageprotokollextraktion vor, um hervorstechende Negationen aus umfangreichen Textquellen zu extrahieren. Diese Methode extrahiert hervorstechende Negationen über eine Entität, indem sie große Korpora, z.B., die Anfrageprotokolle von Suchmaschinen, unter Verwendung einiger handgefertigter Muster mit negativen Schlüsselwörtern sammelt. 3. Wir führen die UnCommonsense-Methode ein, um hervorstechende negative Phrasen über alltägliche Konzepte in weniger kanonisierten commonsense-KGs zu generieren. Diese Methode ist für die Negationsinferenz, Prüfung und Einstufung kurzer Phrasen in natürlicher Sprache konzipiert. Sie berechnet vergleichbare Konzepte für ein bestimmtes Zielkonzept, leitet aus dem Vergleich ihrer positiven Kandidaten Negationen ab, und prüft diese Kandidaten im Vergleich zum Wissensgraphen selbst, sowie mit Sprachmodellen (LMs) als externer Wissensquelle. Schließlich werden die Kandidaten mithilfe semantischer Ähnlichkeitserkennungshäufigkeitsmaßen eingestuft. 4. Um die Exploration unserer Methoden und ihrer Ergebnisse zu erleichtern, implementieren wir zwei Prototypensysteme. In Wikinegata wird ein System zur Präsentation der Peer-basierten Methode entwickelt, mit dem Benutzer negative Aussagen über 500K Entitäten aus 11 Klassen untersuchen und verschiedene Parameter der Peer-basierten Inferenzmethode anpassen können. Sie können den Wissensgraphen auch mithilfe einer Suchmaske mit negierten Prädikaten befragen. Im UnCommonsense-System können Benutzer genau prüfen, was die Methode bei jedem Schritt hervorbringt, sowie Negationen zu 8K alltäglichen Konzepten durchsuchen. Darüber hinaus erstellen wir mithilfe der Peer-basierten Negationsinferenzmethode den ersten groß angelegten Datensatz zu Demografie und Ausreißern in Interessengemeinschaften und zeigen dessen Nützlichkeit in Anwendungsfällen wie der Identifizierung unterrepräsentierter Gruppen. 5. Wir veröffentlichen alle in diesen Projekten erstellten Datensätze und Quellcodes unter https://www.mpi-inf.mpg.de/negation-in-kbs und https://www.mpi-inf.mpg.de/Uncommonsense