TULIP: A Five-Star Table and List - From Machine-Readable to Machine-Understandable Systems

Currently, Linked Data is increasing at a rapid rate as the growth of the Web. Aside from new information that has been created exclusively as Semantic Web-ready, part of them comes from the transformation of existing structural data to be in the form of five-star open data. However, there are still many legacy data in structured and semi-structured form, for example, tables and lists, which are the principal format for human-readable, waiting for transformation. In this chapter, we discuss attempts in the research area to transform table and list data to make them machine-readable in various formats. Furthermore, our research proposes a novel method for transforming tables and lists into RDF format while maintaining their essential configurations thoroughly. And, it is possible to recreate their original form back informatively. We introduce a system named TULIP which embodied this conversion method as a tool for the future development of the Semantic Web. Our method is more flexible compared to other works. The TULIP data model contains complete information of the source; hence it can be projected into different views. This tool can be used to create a tremendous amount of data for the machine to be used at a broader scale

Towards a Framework for Visual Intelligence in Service Robotics:Epistemic Requirements and Gap Analysis

A key capability required by service robots operating in real-world, dynamic environments is that of Visual Intelligence, i.e., the ability to use their vision system, reasoning components and background knowledge to make sense of their environment. In this paper, we analyse the epistemic requirements for Visual Intelligence, both in a top-down fashion, using existing frameworks for human-like Visual Intelligence in the literature, and from the bottom up, based on the errors emerging from object recognition trials in a real-world robotic scenario. Finally, we use these requirements to evaluate current Knowledge Basesfor Service Robotics and to identify gaps in the support they provide for Visual Intelligence.These gaps provide the basis of a research agenda for developing more effective knowledge representations for Visual Intelligence

Content Enrichment of Digital Libraries: Methods, Technologies and Implementations

Parallel to the establishment of the concept of a "digital library", there have been rapid developments in the fields of semantic technologies, information retrieval and artificial intelligence. The idea is to use make use of these three fields to crosslink bibliographic data, i.e., library content, and to enrich it "intelligently" with additional, especially non-library, information. By linking the contents of a library, it is possible to offer users access to semantically similar contents of different digital libraries. For instance, a list of semantically similar publications from completely different subject areas and from different digital libraries can be made accessible. In addition, the user is able to see a wider profile about authors, enriched with information such as biographical details, name alternatives, images, job titles, institute affiliations, etc. This information comes from a wide variety of sources, most of which are not library sources. In order to make such scenarios a reality, this dissertation follows two approaches. The first approach is about crosslinking digital library content in order to offer semantically similar publications based on additional information for a publication. Hence, this approach uses publication-related metadata as a basis. The aligned terms between linked open data repositories/thesauri are considered as an important starting point by considering narrower, broader and related concepts through semantic data models such as SKOS. Information retrieval methods are applied to identify publications with high semantic similarity. For this purpose, approaches of vector space models and "word embedding" are applied and analyzed comparatively. The analyses are performed in digital libraries with different thematic focuses (e.g. economy and agriculture). Using machine learning techniques, metadata is enriched, e.g. with synonyms for content keywords, in order to further improve similarity calculations. To ensure quality, the proposed approaches will be analyzed comparatively with different metadata sets, which will be assessed by experts. Through the combination of different information retrieval methods, the quality of the results can be further improved. This is especially true when user interactions offer possibilities for adjusting the search properties. In the second approach, which this dissertation pursues, author-related data are harvested in order to generate a comprehensive author profile for a digital library. For this purpose, non-library sources, such as linked data repositories (e.g. WIKIDATA) and library sources, such as authority data, are used. If such different sources are used, the disambiguation of author names via the use of already existing persistent identifiers becomes necessary. To this end, we offer an algorithmic approach to disambiguate authors, which makes use of authority data such as the Virtual International Authority File (VIAF). Referring to computer sciences, the methodological value of this dissertation lies in the combination of semantic technologies with methods of information retrieval and artificial intelligence to increase the interoperability between digital libraries and between libraries with non-library sources. By positioning this dissertation as an application-oriented contribution to improve the interoperability, two major contributions are made in the context of digital libraries: (1) The retrieval of information from different Digital Libraries can be made possible via a single access. (2) Existing information about authors is collected from different sources and aggregated into one author profile.Parallel zur Etablierung des Konzepts einer „Digitalen Bibliothek“ gab es rasante Weiterentwicklungen in den Bereichen semantischer Technologien, Information Retrieval und künstliche Intelligenz. Die Idee ist es, mit ihrer Hilfe bibliographische Daten, also Inhalte von Bibliotheken, miteinander zu vernetzen und „intelligent“ mit zusätzlichen, insbesondere nicht-bibliothekarischen Informationen anzureichern. Durch die Verknüpfung von Inhalten einer Bibliothek wird es möglich, einen Zugang für Benutzer*innen anzubieten, über den semantisch ähnliche Inhalte unterschiedlicher Digitaler Bibliotheken zugänglich werden. Beispielsweise können hierüber ausgehend von einer bestimmten Publikation eine Liste semantisch ähnlicher Publikationen ggf. aus völlig unterschiedlichen Themenfeldern und aus verschiedenen digitalen Bibliotheken zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus können sich Nutzer*innen ein breiteres Autoren-Profil anzeigen lassen, das mit Informationen wie biographischen Angaben, Namensalternativen, Bildern, Berufsbezeichnung, Instituts-Zugehörigkeiten usw. angereichert ist. Diese Informationen kommen aus unterschiedlichsten und in der Regel nicht-bibliothekarischen Quellen. Um derartige Szenarien Realität werden zu lassen, verfolgt diese Dissertation zwei Ansätze. Der erste Ansatz befasst sich mit der Vernetzung von Inhalten Digitaler Bibliotheken, um auf Basis zusätzlicher Informationen für eine Publikation semantisch ähnliche Publikationen anzubieten. Dieser Ansatz verwendet publikationsbezogene Metadaten als Grundlage. Die verknüpften Begriffe zwischen verlinkten offenen Datenrepositorien/Thesauri werden als wichtiger Angelpunkt betrachtet, indem Unterbegriffe, Oberbegriffe und verwandten Konzepte über semantische Datenmodelle, wie SKOS, berücksichtigt werden. Methoden des Information Retrieval werden angewandt, um v.a. Publikationen mit hoher semantischer Verwandtschaft zu identifizieren. Zu diesem Zweck werden Ansätze des Vektorraummodells und des „Word Embedding“ eingesetzt und vergleichend analysiert. Die Analysen werden in Digitalen Bibliotheken mit unterschiedlichen thematischen Schwerpunkten (z.B. Wirtschaft und Landwirtschaft) durchgeführt. Durch Techniken des maschinellen Lernens werden hierfür Metadaten angereichert, z.B. mit Synonymen für inhaltliche Schlagwörter, um so Ähnlichkeitsberechnungen weiter zu verbessern. Zur Sicherstellung der Qualität werden die beiden Ansätze mit verschiedenen Metadatensätzen vergleichend analysiert wobei die Beurteilung durch Expert*innen erfolgt. Durch die Verknüpfung verschiedener Methoden des Information Retrieval kann die Qualität der Ergebnisse weiter verbessert werden. Dies trifft insbesondere auch dann zu wenn Benutzerinteraktion Möglichkeiten zur Anpassung der Sucheigenschaften bieten. Im zweiten Ansatz, den diese Dissertation verfolgt, werden autorenbezogene Daten gesammelt, verbunden mit dem Ziel, ein umfassendes Autorenprofil für eine Digitale Bibliothek zu generieren. Für diesen Zweck kommen sowohl nicht-bibliothekarische Quellen, wie Linked Data-Repositorien (z.B. WIKIDATA) und als auch bibliothekarische Quellen, wie Normdatensysteme, zum Einsatz. Wenn solch unterschiedliche Quellen genutzt werden, wird die Disambiguierung von Autorennamen über die Nutzung bereits vorhandener persistenter Identifikatoren erforderlich. Hierfür bietet sich ein algorithmischer Ansatz für die Disambiguierung von Autoren an, der Normdaten, wie die des Virtual International Authority File (VIAF) nachnutzt. Mit Bezug zur Informatik liegt der methodische Wert dieser Dissertation in der Kombination von semantischen Technologien mit Verfahren des Information Retrievals und der künstlichen Intelligenz zur Erhöhung von Interoperabilität zwischen Digitalen Bibliotheken und zwischen Bibliotheken und nicht-bibliothekarischen Quellen. Mit der Positionierung dieser Dissertation als anwendungsorientierter Beitrag zur Verbesserung von Interoperabilität werden zwei wesentliche Beiträge im Kontext Digitaler Bibliotheken geleistet: (1) Die Recherche nach Informationen aus unterschiedlichen Digitalen Bibliotheken kann über einen Zugang ermöglicht werden. (2) Vorhandene Informationen über Autor*innen werden aus unterschiedlichsten Quellen eingesammelt und zu einem Autorenprofil aggregiert

COPEN: Probing Conceptual Knowledge in Pre-trained Language Models

Conceptual knowledge is fundamental to human cognition and knowledge bases. However, existing knowledge probing works only focus on evaluating factual knowledge of pre-trained language models (PLMs) and ignore conceptual knowledge. Since conceptual knowledge often appears as implicit commonsense behind texts, designing probes for conceptual knowledge is hard. Inspired by knowledge representation schemata, we comprehensively evaluate conceptual knowledge of PLMs by designing three tasks to probe whether PLMs organize entities by conceptual similarities, learn conceptual properties, and conceptualize entities in contexts, respectively. For the tasks, we collect and annotate 24k data instances covering 393 concepts, which is COPEN, a COnceptual knowledge Probing bENchmark. Extensive experiments on different sizes and types of PLMs show that existing PLMs systematically lack conceptual knowledge and suffer from various spurious correlations. We believe this is a critical bottleneck for realizing human-like cognition in PLMs. COPEN and our codes are publicly released at https://github.com/THU-KEG/COPEN.Comment: Accepted by EMNLP 202