Accommodating Complex Chained Prepositional Phrases in Natural Language Query Interface to an Event-Based Triplestore

Building Natural language query interfaces (NLI) to databases is one the most interesting and challenging fields of study for computer scientists and researchers. There have been many advancements and achievements in this area that enables NLIs to operate more efficiently and have wide NL coverage. However, there exists some shortcomings in query interface to semantic web triplestores. Some researchers have attempted to extend the range of queries that can be answered. However, only a few techniques can handle queries containing complex chained prepositional phrases. This thesis involves extending an existing method that can accommodate prepositional phrases to also be able to handle when..., where..., and with what... type queries. The approach developed is implemented in the Miranda programing environment

Methods and tools for temporal knowledge harvesting

To extend the traditional knowledge base with temporal dimension, this thesis offers methods and tools for harvesting temporal facts from both semi-structured and textual sources. Our contributions are briefly summarized as follows. 1. Timely YAGO: A temporal knowledge base called Timely YAGO (T-YAGO) which extends YAGO with temporal attributes is built. We define a simple RDF-style data model to support temporal knowledge. 2. PRAVDA: To be able to harvest as many temporal facts from free-text as possible, we develop a system PRAVDA. It utilizes a graph-based semi-supervised learning algorithm to extract fact observations, which are further cleaned up by an Integer Linear Program based constraint solver. We also attempt to harvest spatio-temporal facts to track a person’s trajectory. 3. PRAVDA-live: A user-centric interactive knowledge harvesting system, called PRAVDA-live, is developed for extracting facts from natural language free-text. It is built on the framework of PRAVDA. It supports fact extraction of user-defined relations from ad-hoc selected text documents and ready-to-use RDF exports. 4. T-URDF: We present a simple and efficient representation model for time- dependent uncertainty in combination with first-order inference rules and recursive queries over RDF-like knowledge bases. We adopt the common possible-worlds semantics known from probabilistic databases and extend it towards histogram-like confidence distributions that capture the validity of facts across time. All of these components are fully implemented systems, which together form an integrative architecture. PRAVDA and PRAVDA-live aim at gathering new facts (particularly temporal facts), and then T-URDF reconciles them. Finally these facts are stored in a (temporal) knowledge base, called T-YAGO. A SPARQL-like time-aware querying language, together with a visualization tool, are designed for T-YAGO. Temporal knowledge can also be applied for document summarization.Diese Dissertation zeigt Methoden und Werkzeuge auf, um traditionelle Wissensbasen um zeitliche Fakten aus semi-strukturierten Quellen und Textquellen zu erweitern. Unsere Arbeit lässt sich wie folgt zusammenfassen. 1. Timely YAGO: Wir konstruieren eine Wissensbasis, genannt ’Timely YAGO’ (T-YAGO), die YAGO um temporale Attribute erweitert. Zusätzlich definieren wir ein einfaches RDF-ähnliches Datenmodell, das temporales Wissen unterstützt. 2. PRAVDA: Um eine möglichst große Anzahl von temporalen Fakten aus Freitext extrahieren zu können, haben wir das PRAVDA-System entwickelt. Es verwendet einen auf Graphen basierenden halbüberwachten Lernalgorithmus, um Feststellungen über Fakten zu extrahieren, die von einem Constraint-Solver, der auf einem ganzzahligen linearen Programm beruht, bereinigt werden. Wir versuchen zudem räumlich-temporale Fakten zu extrahieren, um die Bewegungen einer Person zu verfolgen. 3. PRAVDA-live: Wir entwickeln ein benutzerorientiertes, interaktives Wissensextrahiersystem namens PRAVDA-live, das Fakten aus freier, natürlicher Sprache extrahiert. Es baut auf dem PRAVDA-Framework auf. PRAVDA-live unterstützt die Erkennung von benutzerdefinierten Relationen aus ad-hoc ausgewählten Textdokumenten und den Export der Daten im RDF-Format. 4. T-URDF: Wir stellen ein einfaches und effizientes Repräsentationsmodell für zeitabhängige Ungewissheit in Verbindung mit Deduktionsregeln in Prädikatenlogik erster Stufe und rekursive Anfragen über RDF-ähnliche Wissensbasen vor. Wir übernehmen die gebräuchliche Mögliche-Welten-Semantik, bekannt durch probabilistische Datenbanken und erweitern sie in Richtung histogrammähnlicher Konfidenzverteilungen, die die Gültigkeit von Fakten über die Zeit betrachtet darstellen. Alle Komponenten sind vollständig implementierte Systeme, die zusammen eine integrative Architektur bilden. PRAVDA und PRAVDA-live zielen darauf ab, neue Fakten (insbesondere zeitliche Fakten) zu sammeln, und T-URDF gleicht sie ab. Abschließend speichern wir diese Fakten in einer (zeitlichen) Wissensbasis namens T-YAGO ab. Eine SPARQL-ähnliche zeitunterstützende Anfragesprache wird zusammen mit einem Visualisierungswerkzeug für T-YAGO entwickelt. Temporales Wissen kann auch zur Dokumentzusammenfassung genutzt werden

Efficient querying and learning in probabilistic and temporal databases

Probabilistic databases store, query, and manage large amounts of uncertain information. This thesis advances the state-of-the-art in probabilistic databases in three different ways: 1. We present a closed and complete data model for temporal probabilistic databases and analyze its complexity. Queries are posed via temporal deduction rules which induce lineage formulas capturing both time and uncertainty. 2. We devise a methodology for computing the top-k most probable query answers. It is based on first-order lineage formulas representing sets of answer candidates. Theoretically derived probability bounds on these formulas enable pruning low-probability answers. 3. We introduce the problem of learning tuple probabilities which allows updating and cleaning of probabilistic databases. We study its complexity, characterize its solutions, cast it into an optimization problem, and devise an approximation algorithm based on stochastic gradient descent. All of the above contributions support consistency constraints and are evaluated experimentally.Probabilistische Datenbanken können große Mengen an ungewissen Informationen speichern, anfragen und verwalten. Diese Doktorarbeit treibt den Stand der Technik in diesem Gebiet auf drei Arten vorran: 1. Ein abgeschlossenes und vollständiges Datenmodell für temporale, probabilistische Datenbanken wird präsentiert. Anfragen werden mittels Deduktionsregeln gestellt, welche logische Formeln induzieren, die sowohl Zeit als auch Ungewissheit erfassen. 2. Ein Methode zur Berechnung der k Anworten höchster Wahrscheinlichkeit wird entwickelt. Sie basiert auf logischen Formeln erster Stufe, die Mengen an Antwortkandidaten repräsentieren. Beschränkungen der Wahrscheinlichkeit dieser Formeln ermöglichen das Kürzen von Antworten mit niedriger Wahrscheinlichkeit. 3. Das Problem des Lernens von Tupelwahrscheinlichkeiten für das Aktualisieren und Bereiningen von probabilistischen Datenbanken wird eingeführt, auf Komplexität und Lösungen untersucht, als Optimierungsproblem dargestellt und von einem stochastischem Gradientenverfahren approximiert. All diese Beiträge unterstützen Konsistenzbedingungen und wurden experimentell analysiert

Time-aware reasoning in uncertain knowledge bases

Abstract. Time information is ubiquitous on the Web, and considering temporal constraints among facts extracted from the Web is key for high-precision query answering over time-variant factual data. In this paper, we present a simple and efficient representation model for time-dependent uncertainty in combination with first-order inference rules and recursive queries over RDF-like knowledge bases. In the spirit of data lineage, the intensional (i.e., rule-based) structure of query answers is reflected by Boolean formulas that capture the logical dependencies of each derived answer fact back to its extensional roots (i.e., base facts). Our approach incorporates simple weight aggregations for begin, end and during evidences for base facts, but also generalizes the common possible-worlds semantics known from probabilistic databases to histogram-like confidence distributions for derived facts. In particular, we show that adding time to the latter probabilistic setting adds only a light overhead in comparison to a time-unaware probabilistic setting.