NewsReader: Using knowledge resources in a cross-lingual reading machine to generate more knowledge from massive streams of news

Abstract In this article, we describe a system that reads news articles in four different languages and detects what happened, who is involved, where and when. This event-centric information is represented as episodic situational knowledge on individuals in an interoperable RDF format that allows for reasoning on the implications of the events. Our system covers the complete path from unstructured text to structured knowledge, for which we defined a formal model that links interpreted textual mentions of things to their representation as instances. The model forms the skeleton for interoperable interpretation across different sources and languages. The real content, however, is defined using multilingual and cross-lingual knowledge resources, both semantic and episodic. We explain how these knowledge resources are used for the processing of text and ultimately define the actual content of the episodic situational knowledge that is reported in the news. The knowledge and model in our system can be seen as an example how the Semantic Web helps NLP. However, our systems also generate massive episodic knowledge of the same type as the Semantic Web is built on. We thus envision a cycle of knowledge acquisition and NLP improvement on a massive scale. This article reports on the details of the system but also on the performance of various high-level components. We demonstrate that our system performs at state-of-the-art level for various subtasks in the four languages of the project, but that we also consider the full integration of these tasks in an overall system with the purpose of reading text. We applied our system to millions of news articles, generating billions of triples expressing formal semantic properties. This shows the capacity of the system to perform at an unprecedented scale

Predicate Matrix: an interoperable lexical knowledge base for predicates

183 p.La Matriz de Predicados (Predicate Matrix en inglés) es un nuevo recurso léxico-semántico resultado de la integración de múltiples fuentes de conocimiento, entre las cuales se encuentran FrameNet, VerbNet, PropBank y WordNet. La Matriz de Predicados proporciona un léxico extenso y robusto que permite mejorar la interoperabilidad entre los recursos semánticos mencionados anteriormente. La creación de la Matriz de Predicados se basa en la integración de Semlink y nuevos mappings obtenidos utilizando métodos automáticos que enlazan el conocimiento semántico a nivel léxico y de roles. Asimismo, hemos ampliado la Predicate Matrix para cubrir los predicados nominales (inglés, español) y predicados en otros idiomas (castellano, catalán y vasco). Como resultado, la Matriz de predicados proporciona un léxico multilingüe que permite el análisis semántico interoperable en múltiples idiomas

Analysis and Design of Computational News Angles

A key skill for a journalist is the ability to assess the newsworthiness of an event or situation. To this purpose journalists often rely on news angles, conceptual criteria that are used both i) to assess whether something is newsworthy and also ii) to shape the structure of the resulting news item. As journalism becomes increasingly computer-supported, and more and more sources of potentially newsworthy data become available in real time, it makes sense to try and equip journalistic software tools with operational versions of news angles, so that, when searching this vast data space, these tools can both identify effectively the events most relevant to the target audience, and also link them to appropriate news angles. In this paper we analyse the notion of news angle and, in particular, we i) introduce a formal framework and data schema for representing news angles and related concepts and ii) carry out a preliminary analysis and characterization of a number of commonly used news angles, both in terms of our formal model and also in terms of the computational reasoning capabilities that are needed to apply them effectively to real-world scenarios. This study provides a stepping stone towards our ultimate goal of realizing a solution capable of exploiting a library of news angles to identify potentially newsworthy events in a large journalistic data space

Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles

With the further development of automated driving, the functional performance increases resulting in the need for new and comprehensive testing concepts. This doctoral work aims to enable the transition from quantitative mileage to qualitative test coverage by aggregating the results of both knowledge-based and data-driven test platforms. The validity of the test domain can be extended cost-effectively throughout the software development process to achieve meaningful test termination criteria

Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles - Technological and Methodical Approaches

Fahrerassistenzsysteme sowie automatisiertes Fahren leisten einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Verkehrssicherheit von Kraftfahrzeugen, insbesondere von Nutzfahrzeugen. Mit der Weiterentwicklung des automatisierten Fahrens steigt hierbei die funktionale Leistungsfähigkeit, woraus Anforderungen an neue, gesamtheitliche Erprobungskonzepte entstehen. Um die Absicherung höherer Stufen von automatisierten Fahrfunktionen zu garantieren, sind neuartige Verifikations- und Validierungsmethoden erforderlich. Ziel dieser Arbeit ist es, durch die Aggregation von Testergebnissen aus wissensbasierten und datengetriebenen Testplattformen den Übergang von einer quantitativen Kilometerzahl zu einer qualitativen Testabdeckung zu ermöglichen. Die adaptive Testabdeckung zielt somit auf einen Kompromiss zwischen Effizienz- und Effektivitätskriterien für die Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen in der Produktentstehung von Nutzfahrzeugen ab. Diese Arbeit umfasst die Konzeption und Implementierung eines modularen Frameworks zur kundenorientierten Absicherung automatisierter Fahrfunktionen mit vertretbarem Aufwand. Ausgehend vom Konfliktmanagement für die Anforderungen der Teststrategie werden hochautomatisierte Testansätze entwickelt. Dementsprechend wird jeder Testansatz mit seinen jeweiligen Testzielen integriert, um die Basis eines kontextgesteuerten Testkonzepts zu realisieren. Die wesentlichen Beiträge dieser Arbeit befassen sich mit vier Schwerpunkten: * Zunächst wird ein Co-Simulationsansatz präsentiert, mit dem sich die Sensoreingänge in einem Hardware-in-the-Loop-Prüfstand mithilfe synthetischer Fahrszenarien simulieren und/ oder stimulieren lassen. Der vorgestellte Aufbau bietet einen phänomenologischen Modellierungsansatz, um einen Kompromiss zwischen der Modellgranularität und dem Rechenaufwand der Echtzeitsimulation zu erreichen. Diese Methode wird für eine modulare Integration von Simulationskomponenten, wie Verkehrssimulation und Fahrdynamik, verwendet, um relevante Phänomene in kritischen Fahrszenarien zu modellieren. * Danach wird ein Messtechnik- und Datenanalysekonzept für die weltweite Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen vorgestellt, welches eine Skalierbarkeit zur Aufzeichnung von Fahrzeugsensor- und/ oder Umfeldsensordaten von spezifischen Fahrereignissen einerseits und permanenten Daten zur statistischen Absicherung und Softwareentwicklung andererseits erlaubt. Messdaten aus länderspezifischen Feldversuchen werden aufgezeichnet und zentral in einer Cloud-Datenbank gespeichert. * Anschließend wird ein ontologiebasierter Ansatz zur Integration einer komplementären Wissensquelle aus Feldbeobachtungen in ein Wissensmanagementsystem beschrieben. Die Gruppierung von Aufzeichnungen wird mittels einer ereignisbasierten Zeitreihenanalyse mit hierarchischer Clusterbildung und normalisierter Kreuzkorrelation realisiert. Aus dem extrahierten Cluster und seinem Parameterraum lassen sich die Eintrittswahrscheinlichkeit jedes logischen Szenarios und die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der zugehörigen Parameter ableiten. Durch die Korrelationsanalyse von synthetischen und naturalistischen Fahrszenarien wird die anforderungsbasierte Testabdeckung adaptiv und systematisch durch ausführbare Szenario-Spezifikationen erweitert. * Schließlich wird eine prospektive Risikobewertung als invertiertes Konfidenzniveau der messbaren Sicherheit mithilfe von Sensitivitäts- und Zuverlässigkeitsanalysen durchgeführt. Der Versagensbereich kann im Parameterraum identifiziert werden, um die Versagenswahrscheinlichkeit für jedes extrahierte logische Szenario durch verschiedene Stichprobenverfahren, wie beispielsweise die Monte-Carlo-Simulation und Adaptive-Importance-Sampling, vorherzusagen. Dabei führt die geschätzte Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung für jedes gruppierte logische Szenario zu einer messbaren Sicherheitsvorhersage. Das vorgestellte Framework erlaubt es, die Lücke zwischen wissensbasierten und datengetriebenen Testplattformen zu schließen, um die Wissensbasis für die Abdeckung der Operational Design Domains konsequent zu erweitern. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse den Nutzen und die Herausforderungen des entwickelten Frameworks für messbare Sicherheit durch ein Vertrauensmaß der Risikobewertung. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente Erweiterung der Validität der Testdomäne im gesamten Softwareentwicklungsprozess, um die erforderlichen Testabbruchkriterien zu erreichen

Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles

With the further development of automated driving, the functional performance increases resulting in the need for new and comprehensive testing concepts. This doctoral work aims to enable the transition from quantitative mileage to qualitative test coverage by aggregating the results of both knowledge-based and data-driven test platforms. The validity of the test domain can be extended cost-effectively throughout the software development process to achieve meaningful test termination criteria