Knowledge Graphs Evolution and Preservation -- A Technical Report from ISWS 2019

One of the grand challenges discussed during the Dagstuhl Seminar "Knowledge Graphs: New Directions for Knowledge Representation on the Semantic Web" and described in its report is that of a: "Public FAIR Knowledge Graph of Everything: We increasingly see the creation of knowledge graphs that capture information about the entirety of a class of entities. [...] This grand challenge extends this further by asking if we can create a knowledge graph of "everything" ranging from common sense concepts to location based entities. This knowledge graph should be "open to the public" in a FAIR manner democratizing this mass amount of knowledge." Although linked open data (LOD) is one knowledge graph, it is the closest realisation (and probably the only one) to a public FAIR Knowledge Graph (KG) of everything. Surely, LOD provides a unique testbed for experimenting and evaluating research hypotheses on open and FAIR KG. One of the most neglected FAIR issues about KGs is their ongoing evolution and long term preservation. We want to investigate this problem, that is to understand what preserving and supporting the evolution of KGs means and how these problems can be addressed. Clearly, the problem can be approached from different perspectives and may require the development of different approaches, including new theories, ontologies, metrics, strategies, procedures, etc. This document reports a collaborative effort performed by 9 teams of students, each guided by a senior researcher as their mentor, attending the International Semantic Web Research School (ISWS 2019). Each team provides a different perspective to the problem of knowledge graph evolution substantiated by a set of research questions as the main subject of their investigation. In addition, they provide their working definition for KG preservation and evolution

Modélisation des connaissances et extraction d'informations multilingues pour la compréhension du patrimoine culturel de la soie

La modélisation de tout type de connaissance humaine est un effort complexe qui doit prendre en compte toutes les spécificités de son domaine, y compris le vocabulaire de niche. Cette thèse se concentre sur un tel effort pour la connaissance de la production européenne d’objets en soie, qui peut être considérée comme obscure et donc en danger. Cependant, le fait que ces données du patrimoine culturel soient hétérogènes, réparties dans de nombreux musées à travers le monde, éparses et multilingues, pose des défis particuliers pour lesquels les graphes de connaissances sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années. Notre objectif principal n’est pas seulement d’étudier les représentations des connaissances, mais aussi de voir comment un tel processus d’intégration peut être accompagné d’enrichissements, tels que la réconciliation des informations par le biais d’ontologies et de vocabulaires, ainsi que la prédiction de métadonnées pour combler les lacunes des données. Nous proposerons d’abord un flux de travail pour la gestion de l’intégration des données sur les artefacts de la soie, puis nous présenterons différentes approches de classification, en mettant l’accent sur les méthodes non supervisées et les méthodes de type "zero-shot". Enfin, nous étudions les moyens de rendre l’exploration de ces métadonnées et des images par la suite aussi facile que possible.Modeling any type of human knowledge is a complex effort and needs to consider all specificities of its domain including niche vocabulary. This thesis focuses on such an endeavour for the knowledge about the European silk object production, which can be considered obscure and therefore endangered. However, the fact that such Cultural Heritage data is heterogenous, spread across many museums worldwide, sparse and multilingual poses particular challenges for which knowledge graphs have become more and more popular in recent years. Our main goal is not only into investigating knowledge representations, but also in which ways such an integration process can be accompanied through enrichments, such as information reconciliation through ontologies and vocabularies, as well as metadata predictions to fill gaps in the data. We will first propose a workflow for the management for the integration of data about silk artifacts and afterwards present different classification approaches, with a special focus on unsupervised and zero-shot methods. Finally, we study ways of making exploration of such metadata and images afterwards as easy as possible

Modélisation des connaissances et extraction d'informations multilingues pour la compréhension du patrimoine culturel de la soie

Modeling any type of human knowledge is a complex effort and needs to consider all specificities of its domain including niche vocabulary. This thesis focuses on such an endeavour for the knowledge about the European silk object production, which can be considered obscure and therefore endangered. However, the fact that such Cultural Heritage data is heterogenous, spread across many museums worldwide, sparse and multilingual poses particular challenges for which knowledge graphs have become more and more popular in recent years. Our main goal is not only into investigating knowledge representations, but also in which ways such an integration process can be accompanied through enrichments, such as information reconciliation through ontologies and vocabularies, as well as metadata predictions to fill gaps in the data. We will first propose a workflow for the management for the integration of data about silk artifacts and afterwards present different classification approaches, with a special focus on unsupervised and zero-shot methods. Finally, we study ways of making exploration of such metadata and images afterwards as easy as possible.La modélisation de tout type de connaissance humaine est un effort complexe qui doit prendre en compte toutes les spécificités de son domaine, y compris le vocabulaire de niche. Cette thèse se concentre sur un tel effort pour la connaissance de la production européenne d’objets en soie, qui peut être considérée comme obscure et donc en danger. Cependant, le fait que ces données du patrimoine culturel soient hétérogènes, réparties dans de nombreux musées à travers le monde, éparses et multilingues, pose des défis particuliers pour lesquels les graphes de connaissances sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années. Notre objectif principal n’est pas seulement d’étudier les représentations des connaissances, mais aussi de voir comment un tel processus d’intégration peut être accompagné d’enrichissements, tels que la réconciliation des informations par le biais d’ontologies et de vocabulaires, ainsi que la prédiction de métadonnées pour combler les lacunes des données. Nous proposerons d’abord un flux de travail pour la gestion de l’intégration des données sur les artefacts de la soie, puis nous présenterons différentes approches de classification, en mettant l’accent sur les méthodes non supervisées et les méthodes de type "zero-shot". Enfin, nous étudions les moyens de rendre l’exploration de ces métadonnées et des images par la suite aussi facile que possible