Linked Data Supported Information Retrieval

Um Inhalte im World Wide Web ausfindig zu machen, sind Suchmaschienen nicht mehr wegzudenken. Semantic Web und Linked Data Technologien ermöglichen ein detaillierteres und eindeutiges Strukturieren der Inhalte und erlauben vollkommen neue Herangehensweisen an die Lösung von Information Retrieval Problemen. Diese Arbeit befasst sich mit den Möglichkeiten, wie Information Retrieval Anwendungen von der Einbeziehung von Linked Data profitieren können. Neue Methoden der computer-gestützten semantischen Textanalyse, semantischen Suche, Informationspriorisierung und -visualisierung werden vorgestellt und umfassend evaluiert. Dabei werden Linked Data Ressourcen und ihre Beziehungen in die Verfahren integriert, um eine Steigerung der Effektivität der Verfahren bzw. ihrer Benutzerfreundlichkeit zu erzielen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen des Information Retrieval und Linked Data gegeben. Anschließend werden neue manuelle und automatisierte Verfahren zum semantischen Annotieren von Dokumenten durch deren Verknüpfung mit Linked Data Ressourcen vorgestellt (Entity Linking). Eine umfassende Evaluation der Verfahren wird durchgeführt und das zu Grunde liegende Evaluationssystem umfangreich verbessert. Aufbauend auf den Annotationsverfahren werden zwei neue Retrievalmodelle zur semantischen Suche vorgestellt und evaluiert. Die Verfahren basieren auf dem generalisierten Vektorraummodell und beziehen die semantische Ähnlichkeit anhand von taxonomie-basierten Beziehungen der Linked Data Ressourcen in Dokumenten und Suchanfragen in die Berechnung der Suchergebnisrangfolge ein. Mit dem Ziel die Berechnung von semantischer Ähnlichkeit weiter zu verfeinern, wird ein Verfahren zur Priorisierung von Linked Data Ressourcen vorgestellt und evaluiert. Darauf aufbauend werden Visualisierungstechniken aufgezeigt mit dem Ziel, die Explorierbarkeit und Navigierbarkeit innerhalb eines semantisch annotierten Dokumentenkorpus zu verbessern. Hierfür werden zwei Anwendungen präsentiert. Zum einen eine Linked Data basierte explorative Erweiterung als Ergänzung zu einer traditionellen schlüsselwort-basierten Suchmaschine, zum anderen ein Linked Data basiertes Empfehlungssystem

Semantic Annotation and Information Visualization for Blogposts with refer

The growing amount of documents in archives and blogs results in an increasing challenge for curators and authors to tag, present, and recommend their content to the user. refer comprises a set of powerful tools focusing on Named Entity Linking (NEL) which help authors and curators to semi-automatically analyze a platform’s textual content and semantically annotate it based on Linked Open Data. In refer automated NEL is complemented by manual semantic annotation supported by sophisticated autosuggestion of candidate entities, implemented as publicly available Wordpress plugin. In addition, refer visualizes the semantically enriched documents in a novel navigation interface for improved exploration of the entire content across the platform. The efficiency of the presented approach is supported by a qualitative evaluation of the user interfaces

Smart Media Navigator: Visualizing recommendations based on linked data

The growing content in online media libraries results in an increasing challenge for editors to curate their information and make it visible to their users. As a result, the users are confronted with the great amount of content, unable to find the information they are really interested in. The Smart Media Navigator (SMN) aims to analyze a platform’s entire content, enrich it with Linked Data content, and present it to the user in an innovative user interface with the help of semantic web technologies. The SMN enables the user to dynamically explore and navigate media library content

From Floppy Disks to 5-Star LOD: FAIR Research Infrastructure for NFDI4Culture

NFDI4Culture is establishing an infrastructure for research data on material and immaterial cultural heritage in the context of the German National Research Data Infrastructure (NFDI) in compliance with the FAIR principles. The NFDI4Culture Knowledge Graph is developed and integrated with the Culture Information Portal to aggregate diverse and isolated data from the culture research landscape and thereby increase the discoverability, interoperability and reusability of cultural heritage data. This paper presents the research data management strategy in the long-term project NFDI4Culture, which combines a CMS and a Knowledge Graph-based infrastructure to enable an intuitive and meaningful interaction with research resources in the cultural heritage domain

GERBIL: General Entity Annotator Benchmarking Framework

We present GERBIL, an evaluation framework for semantic entity annotation. The rationale behind our framework is to provide developers, end users and researchers with easy-to-use interfaces that allow for the agile, fine-grained and uniform evaluation of annotation tools on multiple datasets. By these means, we aim to ensure that both tool developers and end users can derive meaningful insights pertaining to the extension, integration and use of annotation applications. In particular, GERBIL provides comparable results to tool developers so as to allow them to easily discover the strengths and weaknesses of their implementations with respect to the state of the art. With the permanent experiment URIs provided by our framework, we ensure the reproducibility and archiving of evaluation results. Moreover, the framework generates data in machine-processable format, allowing for the efficient querying and post-processing of evaluation results. Finally, the tool diagnostics provided by GERBIL allows deriving insights pertaining to the areas in which tools should be further refined, thus allowing developers to create an informed agenda for extensions and end users to detect the right tools for their purposes. GERBIL aims to become a focal point for the state of the art, driving the research agenda of the community by presenting comparable objective evaluation results

Osotis - Academic Video Search

Inhalt: Einführung; Aufzeichnungen von Vorlesungen; Kollaborative Annotation; Das Osotis-System; Zusammenfassun

Publizieren von Video- und Enhanced-Podcasts mit yovisto.com

Inhalt: Yovisto Web 2.0 Portal & Videosuchmaschine; yovisto.com; Enhanced- und Video-Podcasts; Produktion und Verarbeitun

Inhaltsbasierte Erschließung und Suche in multimedialen Objekten

Das kulturelle Gedächtnis speichert immer gewaltigere Mengen von Informationen und Daten. Doch nur ein verschwindend geringer Teil der Inhalte ist derzeit über digitale Kanäle recherchierbar und verfügbar. Die Projekte mediaglobe und yovisto ermöglichen, den wachsenden Bestand an audiovisuellen Dokumenten auffindbar und nutzbar zu machen und begleiten Medienarchive in die digitale Zukunft. mediaglobe hat das Ziel, durch automatisierte und semantische Verfahren audiovisuelle Dokumente zur deutschen Zeitgeschichte zu erschließen und verfügbar zu machen. Die Vision von mediaglobe ist ein web-basierter Zugang zu umfassenden digitalen AV-Inhalten in Medienarchiven. Dazu bietet mediaglobe zahlreiche automatisierte Verfahren zur Analyse von audiovisuellen Daten, wie z.B. strukturelle Analyse, Texterkennung im Video, Sprachanalyse oder Genreanalyse. Der Einsatz semantischer Technologien verknüpft die Ergebnisse der AV-Analyse und verbessert qualitativ und quantitativ die Ergebnisse der Multimedia-Suche. Ein Tool zum Rechtemanagement liefert Informationen über die Verfügbarkeit der Inhalte. Innovative und intuitiv bedienbare Benutzeroberflächen machen den Zugang zu kulturellem Erbe aktiv erlebbar. mediaglobe vereinigt die Projektpartner Hasso-Plattner Institut für Softwaresystemtechnik (HPI), Medien-Bildungsgesellschaft Babelsberg, FlowWorks und das Archiv der defa Spektrum. mediaglobe wird im Rahmen des Forschungsprogramms »THESEUS – Neue Technologien für das Internet der Dienste« durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie gefördert. Die Videosuchmaschine yovisto hingegen ist spezialisiert auf Aufzeichnungen akademischer Lehrveranstaltungen und implementiert explorative und semantische Suchstrategien. yovisto unterstützt einen mehrstufigen 'explorativen' Suchprozess, in dem der Suchende die Möglichkeit erhält, den Bestand des zugrundeliegenden Medienarchivs über vielfältige Pfade entsprechend seines jeweiligen Interesses zu erkunden, so dass am Ende dieses Suchprozesses Informationen entdeckt werden, von deren Existenz der Suchende bislang nichts wusste. Um dies zu ermöglichen vereinigt yovisto automatisierte semantische Medienanalyse mit benutzergenerierten Metadaten zur inhaltlichen Erschließung von AV-Daten und ermöglicht dadurch eine punktgenaue inhaltsbasierte Suche in Videoarchiven