Digital Repositories and the Semantic Web: Semantic Search and Navigation for DSpace

4th International Conference on Open RepositoriesThis presentation was part of the session : DSpace User Group PresentationsDate: 2009-05-21 08:30 AM – 10:00 AMIn many digital repository implementations, resources are often described against some flavor of metadata schema, popularly the Dublin Core Element Set (DCMES), as is the case with the DSpace system. However, such an approach cannot capture richer semantic relations that exist or may be implied, in the sense of a Semantic Web ontology. Therefore we first suggest a method in order to semantically intensify the underlying data model and develop an automatic translation of the flatly organized metadata information to this new ontology. Then we propose an implementation that provides for inference-based knowledge discovery, retrieval and navigation on top of digital repositories, based on this ontology. We apply this technique to real information stored in the University of Patras Institutional Repository that is based on DSpace, and confirm that more powerful, inference-based queries can indeed be performed

University of Patras: Enabling Multilingualism and I18N in DSpace

Two years ago University of Patras initiated a large project in order to reform the studies programmes of its departments. Along with departmental efforts a series of central support actions where set up and put on to development. Among these, the establishment of a central inter-departmental Institutional Repository that will facilitate management, preservation and dissemination of educational material has a major role in the effectiveness and success of the project. After a review process and taking in to account parameters like system availability, extent of support and use of state-of-the-art technologies DSpace was selected as the basis for the development of the University of Patras educational repository. This presentation is focusing on the efforts that have been made in order to upgrade DSpace in to a truly internationalized system, instead of its mere localization. Specifically the presentation revolves around the following points: 1) The methodology followed towards making the DSpace UI multilingual, recently incorporated in to DSpace 1.3. 2) internationalization of dynamic content in servlets and tags (like dates, headers and other text). 3) Submission of metadata in more that one language (metadata language description). 4) Language-dependent item view. 5) Dynamic change between interface languages. 6) Lessons learned and suggestions for further progress on DSpace i18

Linking Data in the Insurance Sector: A Case Study

Part 4: MT4BD WorkshopInternational audienceEnterprise data model (EDM) has been designated as a well-established approach in order to define a common way for communication and interoperability within an organization and across the industry. In recent years, business areas can also profit by the concept of Big Data, thus achieving effective management of massive amount of data. In this paper, we propose an example of how a data model can be enriched with the power of semantic web technologies, by converting it into an ontology. In this way, the data within the enterprise can be efficiently integrated into the Linked Open Data (LOD) cloud. The ultimate aim of this attempt is to set the infrastructure for exploring and linking Big Data in order to derive new value by exploiting Linked Data. We have selected to work on the insurance sector and apply the aforementioned ideas to the Property and Casualty data model, proposed by OMG

Semantics in the Deep: Semantic Analytics for Big Data

One cannot help but classify the continuous birth and demise of Artificial Intelligence (AI) trends into the everlasting theme of the battle between connectionist and symbolic AI [...

Methods and techniques for semantic web knowledge discovery: deductive knowledge acquisition from ontology documents and the semantic profiling technique

Περιέχει το πλήρες κείμενοΠεριέχει βιβλιογραφία.Ο Σημαντικός Ιστός (Semantic Web) είναι ένας συνδυασμός τεχνολογιών και προτύπων με σκοπό να προσδοθεί στη διαδικτυακό πληροφορία αυστηρά καθορισμένη σημασιακή δομή και ερμηνεία. Στόχος είναι να μπορούν οι χρήστες του Παγκόσμιου Ιστού καθώς και αυτοματοποιημένοι πράκτορες να επεξεργάζονται, να διαχειρίζονται και να αξιοποιούν την κατάλληλα χαρακτηρισμένη πληροφορία με τρόπο ευφυή και αποδοτικό. Ωστόσο, παρά τις τεχνικές που έχουν κατά καιρούς προταθεί, δεν υπάρχει ξεκάθαρη μέθοδος ώστε, αξιοποιώντας το φάσμα του Σημαντικού Ιστού, η διαδικτυακή πληροφορία να ανακτάται με τρόπο παραγωγικό, δηλαδή με βάση τα ήδη εκπεφρασμένα γεγονότα να συνάγεται νέα, άρρητη πληροφορία. Για την αντιμετώπιση αυτής της κατάστασης, αρχικά εισάγεται και προσδιορίζεται το πρόβλημα της Ανακάλυψης Γνώσης στο Σημαντικό Ιστό (Semantic Web Knowledge Discovery, SWKD). Η Ανακάλυψη Γνώσης στο Σημαντικό Ιστό εκμεταλλεύεται το σημασιακό υπόβαθρο και τις αντίστοιχες σημασιακές περιγραφές των πληροφοριών, όπως αυτές είναι θεμελιωμένες σε μια λογική θεωρία (οντολογίες εκφρασμένες σε γλώσσα OWL). Βάσει αυτών και με τη χρήση των κατάλληλων μηχανισμών αυτοματοποιημένου συλλογισμού μπορεί να συμπεραθεί νέα, άδηλη γνώση, η οποία, μέχρι τότε, μόνο υπονοούνταν στα ήδη υπάρχοντα δεδομένα. Για να απαντηθεί το ερώτημα αν και σε πιο βαθμό οι τεχνολογίες και η λογική θεωρία του Σημαντικού Ιστού συνεισφέρουν αποδοτικά και εκφραστικά στο πρόβλημα της SWKD καταρτίζεται μια πρότυπη Μεθοδολογία Ανακάλυψης Γνώσης στο Σημαντικό Ιστό, η οποία θεμελιώνεται σε πρόσφατα θεωρητικά αποτελέσματα, αλλά και στην ποιοτική και πειραματυ<ή συγκριτική αξιολόγηση διαδεδομένων μηχανισμών συμπερασμού (inference engines) που βασίζονται σε Λογικές Περιγραφής (Description Logics). Η αποδοτικότητα και η εκφραστικότητα της μεθόδου αυτής δείχνεται ότι εξαρτώνται από συγκεκριμένους θεωρητικούς, οργανωτικούς και τεχνυ<ούς περιορισμούς. Η πειραματική επαλήθευση της μεθοδολογίας επιτυγχάνεται με την κατασκευή και επίδειξη της Διεπαφής Ανακάλυψης Γνώσης (Knowledge Discovery Interface) μιας κατανεμημένης δηλαδή δικτυακής υπηρεσίας, η οποία έχει εφαρμοστεί με επιτυχία σε πειραματικά δεδομένα. Τα αποτελέσματα που προκύπτουν με τη χρήση της διεπαφής επαληθεύουν, μέχρι ορισμένο βαθμό, τις υποθέσεις που έχουν γίνει σχετικά κυρίως με την παράμετρο της εκφραστικότητας και δίνουν το έναυσμα για την αναζήτηση και εξέταση της υποστήριξης των νέων προτεινόμενων επεκτάσεων της λογικής θεωρίας του Σημαντικού Ιστού, δηλαδή της γλώσσας OWL 1.1. Για την ενίσχυση της εκφραστικότητας της ανακάλυψης γνώσης στην περίπτωση συγκεκριμένων πεδίων γνώσης (knowledge domains) εισάγεται μια νέα τεχνυ<ή, αποκαλούμενη Σημασιακή Προσαρμογή. Η τεχνική αυτή εξελίσσει την Προσαρμογή Μεταδεδομένων Εφαρμογής (Metadata Application Profiling) από μια επίπεδη συρραφή κα

Object Detection Models and Optimizations: A Bird’s-Eye View on Real-Time Medical Mask Detection

Convolutional Neural Networks (CNNs) are well-studied and commonly used for the problem of object detection thanks to their increased accuracy. However, high accuracy on its own says little about the effective performance of CNN-based models, especially when real-time detection tasks are involved. To the best of our knowledge, there has not been sufficient evaluation of the available methods in terms of their speed/accuracy trade-off. This work performs a review and hands-on evaluation of the most fundamental object detection models on the Common Objects in Context (COCO) dataset with respect to this trade-off, their memory footprint, and computational and storage costs. In addition, we review available datasets for medical mask detection and train YOLOv5 on the Properly Wearing Masked Faces Dataset (PWMFD). Next, we test and evaluate a set of specific optimization techniques, transfer learning, data augmentations, and attention mechanisms, and we report on their effect for real-time mask detection. Based on our findings, we propose an optimized model based on YOLOv5s using transfer learning for the detection of correctly and incorrectly worn medical masks that surpassed more than two times in speed (69 frames per second) the state-of-the-art model SE-YOLOv3 on the PWMFD while maintaining the same level of mean Average Precision (67%)

A standards-based ontology and support for Big Data Analytics in the insurance industry

Standardization efforts have led to the emergence of conceptual models in the insurance industry. Simultaneously, the proliferation of digital information poses new challenges for the efficient management and analysis of available data. Based on the property and casualty data model, we propose an OWL ontology to represent insurance processes and to map large data volumes collected in traditional data stores. By the virtue of reasoning, we demonstrate a set of semantic queries using the ontology vocabulary that can simplify analytics and deduce implicit facts from these data. We compare this mapping approach to data in native RDF format, as in a triple store. As proof-of-concept, we use a large anonymized dataset for car policies from an actual insurance company

A Methodology for Conducting Knowledge Discovery on the Semantic Web

Abstract. One of the most prominent features that the Semantic Web promises to enable is the discovery of new and implied knowledge from existing information that is scattered over the Internet. However, adding reasoning capabilities to the existing Web infrastructure is by no means a trivial task. Current methods and / or implementations do not seem to be declarative and expressive enough to provide the kind of reasoning support that the Semantic Web users will benefit from. In this paper we propose a methodology based on which, the user can construct and pose intelligent queries to Semantic Web documents in an intuitive manner, without prior knowledge of the document’s contents or structure. This methodology is implemented through a knowledge discovery prototype interface that relies on an existing inference engine found suitable for this task.