Relevance Feedback Search Based on Automatic Annotation and Classification of Texts

The idea behind Relevance Feedback Search (RFBS) is to build search queries as an iterative and interactive process in which they are gradually refined based on the results of the previous search round. This can be helpful in situations where the end user cannot easily formulate their information needs at the outset as a well-focused query, or more generally as a way to filter and focus search results. This paper concerns (1) a framework that integrates keyword extraction and unsupervised classification into the RFBS paradigm and (2) the application of this framework to the legal domain as a use case. We focus on the Natural Language Processing (NLP) methods underlying the framework and application, where an automatic annotation tool is used for extracting document keywords as ontology concepts, which are then transformed into word embeddings to form vectorial representations of the texts. An unsupervised classification system that employs similar techniques is also used in order to classify the documents into broad thematic classes. This classification functionality is evaluated using two different datasets. As the use case, we describe an application perspective in the semantic portal LawSampo - Finnish Legislation and Case Law on the Semantic Web. This online demonstrator uses a dataset of 82145 sections in 3725 statutes of Finnish legislation and another dataset that comprises 13470 court decisions

Linked Data -palvelu luontohavaintoaineistoille

Biologisten havaintoaineistojen julkaiseminen linkitettynä datana mahdollistaa useiden aineistojen yhdistämisen toisiinsa. Yhdistämällä toisiinsa useita samaan asiaan liittyviä aineistoja, voidaan saavuttaa parempi ymmärrys kiinnostuksen kohteena olevasta ilmiöstä kuin tutkimalla aineistoja erikseen. Näin voidaan mahdollistaa tarkempien päätelmien tekeminen aineistojen pohjalta sekä etsiä odotettuja tai odottamattomia yhteyksiä aineistojen välillä. Linkitetyssä datassa käytetty RDF-tietomalli tuo aineistoihin koneluettavuuden ja helpon tavan viitata kaikkiin aineistojen osiin. Linkitettynä datana julkaistuja aineistoja voidaan helposti rikastaa yhä uusilla aineistoilla. Tässä tutkielmassa käsitellään Hangon lintuaseman havaintoaineiston sekä Ilmatieteenlaitoksen Hangon Russarön säähavaintoaineiston mallinnusta, käsittelyä ja hyödyntämistä linkitettynä datana. Aineistot on mallinnettu käyttäen RDF Data Cube -sanastoa, joka parantaa aineistojen yhteentoimivuutta. Lintuhavaintoaineistoon on annotoitu lajitietoa käyttäen ontologiaa Suomen linnuista, jota on rikastettu mm. lajien tuntomerkkiontologialla sekä uhanalaisuustiedoilla. Aineistot on julkaistu Linked Data Finland -alustalla, ja aineistojen välisten yhteyksien hahmottamiseksi on kehitetty visualisointipalvelun prototyyppi. Säätilan tiedetään olevan tärkeimpiä päivittäisen lintumuuton voimakkuuteen vaikuttavia tekijöitä. Visualisointipalvelulla pyritään näyttämään käyttäjälle, miten säätila vaikuttaa lintuhavaintomääriin ja erityisesti havaittuun lintumuuttoon. Aineistojen välisten suhteiden parempi tuntemus mahdollistaa tarkempien päätelmien tekemisen lintuhavaintoaineiston perusteella. Tutkielmassa esitetyt menetelmät ovat yleistettävissä lintu- ja säähavaintoaineistojen lisäksi muihin rakenteeltaan samankaltaisiin aineistoihin

How to Maintain a Linked Data Cloud in a Deployed Semantic Portal

ISWC 2018 Posters & Demonstrations, Industry and Blue Sky Ideas TracksPeer reviewe

Digital Humanities and Military History : Analyzing Casualties of the WarSampo Knowledge Graph

Peer reviewe

Relevance Feedback Search Based on Automatic Annotation and Classification of Texts

Peer reviewe

Sampo-UI: A Full Stack JavaScript Framework for Developing Semantic Portal User Interfaces

This paper presents a new software framework, SAMPO-UI, for developing user interfaces for semantic portals. The goal is to provide the end-user with multiple application perspectives to Linked Data knowledge graphs, and a two-step usage cycle based on faceted search combined with ready-to-use tooling for data analysis. For the software developer, the SAMPO-UI framework makes it possible to create highly customizable, user-friendly, and responsive user interfaces using current state-of-the-art JavaScript libraries and data from SPARQL endpoints, while saving substantial coding effort. SAMPO-UI is published on GitHub under the open MIT License and has been utilized in several internal and external projects. The framework has been used thus far in creating six published and five forth-coming portals, mostly related to the Cultural Heritage domain, that have had tens of thousands of end-users on the Web.Peer reviewe

Combining Faceted Search with Data-analytic Visualizations on Top of a SPARQL Endpoint

This paper discusses practical experiences on creating data-analytic visualizations in a browser, on top of a SPARQL endpoint based on the results of faceted search. Four use cases related to Digital Humanities research in proposography are discussed where the SPARQL Faceter tool was used and extended in different ways. The Faceter tool allows the user to select a group of people with shared properties, e.g., people with the same place of birth, gender, profession, or employer. The filtered data can then be visualized, e.g., as column charts, with business graphics, sankey diagrams, or on a map. The use cases examine the potential of visualization as well as automated knowledge discovery in Digital Humanities research.Peer reviewe

Building a Linked Open Data Portal of War Victims in Finland 1914-1922

Peer reviewe

An Ontology of Finnish Historical Occupations

Peer reviewe

Building Lightweight Ontologies for Faceted Search with Named Entity Recognition: Case WarMemoirSampo

Peer reviewe