User-Customizable Web Components for Building One-Page Sites

Most of online website builders work by combining and customizing reusable HTML modules. This approach could rise the risk of conflicts among modules. The World Wide Web Consortium (W3C) is writing the specification of Web Components. This standard provides a browser-native solution in order to realize encapsulated Document Object Model (DOM) elements, in which the Cascading Style Sheets (CSS) and JavaScript scope is locally bound and the interaction with the document is strictly designed by the component author. Upon this standard, libraries have been built, Google’s Polymer being an example, which provide a declarative and easy way to realize Components. In this paper, we provide a solution to the module approach limit in website builders by using Web Components as modules that are customizable by the end user. Our approach uses standard web technologies that modern browsers are natively supporting. We describe how a customizable Web Component is designed and how to bind their options with the generator UI. Furthermore, we will show an application of this approach in a Landing Page generator. We demonstrate that the generator could import again the generated HyperText Markup Language (HTML) and edit it, without any intermediary data structure (i.e., eXtensible Markup Language, XML or JavaScript Object Notation, Json). Finally, we outline further future development of this approach

Une nouvelle méthode ensembliste pour la reconnaissance et la désambiguïsation d'entités nommées en utilisant des réseaux de neurones

International audienceRésumé de [Canale et al. (2018)], publié à ISWC 2018. Une tâche cruciale en extraction de connaissances à partir de textes se décompose souvent en deux tâches complémentaires : la reconnaissance d'entité nommée (NER) et la désambiguïsation d'entité nommée (NED). L'objectif consiste à attribuer à des parties du texte (mention) respectivement un type appartenant à une taxonomie prédéfinie et un identifiant unique, souvent représenté sous la forme d'URI, qui fait référence de manière univoque à une entité définie dans une base de connaissances donnée. La combinaison de ces deux tâches est souvent abrégée avec l'acronyme NERD. De nombreuses approches, souvent exposées sous forme d'API Web, ont été proposées pour ré-soudre ces tâches au cours des dernières années. En termes de NER, chaque service fournit générale-ment sa propre taxonomie de types qui peuvent être reconnus. Même si tous comprendront trois types principaux (PERSON, ORGANIZATION, LOCATION), ils diffèrent largement pour les types plus fins, ce qui complique leur comparaison et leur combinaison. En termes de NED, chaque extracteur peut potentiellement lever l'ambiguïté d'entités par rapport à des bases de connaissances spécifiques (KB), mais en pratique, ils s'appuient principalement sur des bases de connaissances généralistes, comme DBpedia ou Wikidata. Pour cette raison, la comparaison et la fusion des résultats de ces ex-tracteurs nécessitent certaines tâches de post-traitement qui dépendent généralement d'alignements entre ces bases de connaissances. Dans ce travail, nous décrivons Ensemble NERD, un framework qui regroupe de nombreuses réponses d'extracteurs, les normalise et les combine afin de produire des annotations sémantiques. Cette méthode repose sur deux réseaux d'apprentissage profond, ENNTR (Ensemble Neural Network for Type Recognition) et ENND (Ensemble Neural Network for Disambiguation), qui fournissent des modèles pour effectuer d'une part un alignement entre les types et d'autre part entre les entités nommées identifiées dans une base de connaissances

DOREMUS : un graphe d’œuvres musicales interconnectées

International audienc

An ensemble approach of recurrent neural networks using pre-trained embeddings for playlist completion

This paper describes the approach of the D2KLab team to the RecSys Challenge 2018 that focuses on the task of playlist completion. We propose an ensemble strategy of different recurrent neural networks leveraging pre-trained embeddings representing tracks, artists, albums, and titles as inputs. We also use lyrics from which we extract semantic and stylistic features that we fed into the network for the creative track. The RNN learns a probabilistic model from the sequences of items in the playlist, which is then used to predict the most likely tracks to be added to the playlist. Concerning the playlists without tracks, we implemented a fall-back strategy called Title2Rec that generates recommendations using only the playlist title. We optimized the RNN, Title2Rec, and the ensemble approach on a validation set, tuning hyper-parameters such as the optimizer algorithm, the learning rate, and the generation strategy. This approach is effective in predicting tracks for a playlist and flexible to include diverse types of inputs, but it is also computationally demanding in the training phase

MUSTI-Multimodal Understanding of Smells in Texts and Images at MediaEval 2022

MUSTI aims to collect information about smell from digital text and image collections from the 17th to 20th century in a multilingual setting. More precisely, MUSTI studies the relatedness of evocation of smells (smell sources being identified, objects being detected, gestures being mentioned or recognized) between texts and images. The main task is a binary classification task and entails identifying whether a pair of image and a text snippet contains the same smell source independent of what is the smell source. An optional sub-task is the determination of the smell sources that make the respective pair related

A Multilingual Benchmark to Capture Olfactory Situations over Time

We present a benchmark in six European languages containing manually annotated information about olfactory situations and events following a FrameNet-like approach. The documents selection covers ten domains of interest to cultural historians in the olfactory domain and includes texts published between 1620 to 1920, allowing a diachronic analysis of smell descriptions. With this work, we aim to foster the development of olfactory information extraction approaches as well as the analysis of changes in smell descriptions over time

Recommandation musicale basée sur la connaissance : modèles, algorithmes et recherche exploratoire

Representing the information about music is a complex activity that involves different sub-tasks. This thesis manuscript mostly focuses on classical music, researching how to represent and exploit its information. The main goal is the investigation of strategies of knowledge representation and discovery applied to classical music, involving subjects such as Knowledge-Base population, metadata prediction, and recommender systems. We propose a complete workflow for the management of music metadata using Semantic Web technologies. We introduce a specialised ontology and a set of controlled vocabularies for the different concepts specific to music. Then, we present an approach for converting data, in order to go beyond the librarian practice currently in use, relying on mapping rules and interlinking with controlled vocabularies. Finally, we show how these data can be exploited. In particular, we study approaches based on embeddings computed on structured metadata, titles, and symbolic music for ranking and recommending music. Several demo applications have been realised for testing the previous approaches and resources.Représenter l'information décrivant la musique est une activité complexe, qui implique différentes sous-tâches. Ce manuscrit de thèse porte principalement sur la musique classique et étudie comment représenter et exploiter ses informations. L'objectif principal est l'étude de stratégies de représentation et de découverte des connaissances appliquées à la musique classique, dans des domaines tels que la production de base de connaissances, la prédiction de métadonnées et les systèmes de recommandation. Nous proposons une architecture pour la gestion des métadonnées de musique à l'aide des technologies du Web Sémantique. Nous introduisons une ontologie spécialisée et un ensemble de vocabulaires contrôlés pour les différents concepts spécifiques à la musique. Ensuite, nous présentons une approche de conversion des données, afin d’aller au-delà de la pratique bibliothécaire actuellement utilisée, en s’appuyant sur des règles de mapping et sur l’interconnexion avec des vocabulaires contrôlés. Enfin, nous montrons comment ces données peuvent être exploitées. En particulier, nous étudions des approches basées sur des plongements calculés sur des métadonnées structurées, des titres et de la musique symbolique pour classer et recommander de la musique. Plusieurs applications de démonstration ont été réalisées pour tester les approches et les ressources précédentes