Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-22919
Titel: Enhancing knowledge acquisition systems with user generated and crowdsourced resources
Sonstige Titel: Die Verbesserung intelligenter Systeme mittels crowdbasierter und nutzergenerierter Ressourcen
Verfasser: Xu, Fang
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2012
SWD-Schlagwörter: Intelligentes System
Wissensextraktion
Information Extraction
Information Retrieval
User Generated Content
Frage-Antwort-System
Freie Schlagwörter: Crowdbasierte Ressource
Cross-linguale Taxonomie
Wissenserfassung
knowledge acquisition system
natural language processing
information extraction
information retrieval
crowdsourcing
user generated content
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: This thesis is on leveraging knowledge acquisition systems with collaborative data and crowdsourcing work from internet. We propose two strategies and apply them for building effective entity linking and question answering (QA) systems. The first strategy is on integrating an information extraction system with online collaborative knowledge bases, such as Wikipedia and Freebase. We construct a Cross-Lingual Entity Linking (CLEL) system to connect Chinese entities, such as people and locations, with corresponding English pages in Wikipedia. The main focus is to break the language barrier between Chinese entities and the English KB, and to resolve the synonymy and polysemy of Chinese entities. To address those problems, we create a cross-lingual taxonomy and a Chinese knowledge base (KB). We investigate two methods of connecting the query representation with the KB representation. Based on our CLEL system participating in TAC KBP 2011 evaluation, we finally propose a simple and effective generative model, which achieved much better performance. The second strategy is on creating annotation for QA systems with the help of crowd- sourcing. Crowdsourcing is to distribute a task via internet and recruit a lot of people to complete it simultaneously. Various annotated data are required to train the data-driven statistical machine learning algorithms for underlying components in our QA system. This thesis demonstrates how to convert the annotation task into crowdsourcing micro-tasks, investigate different statistical methods for enhancing the quality of crowdsourced anno- tation, and finally use enhanced annotation to train learning to rank models for passage ranking algorithms for QA.
Gegenstand dieser Arbeit ist das Nutzbarmachen sowohl von Systemen zur Wissener- fassung als auch von kollaborativ erstellten Daten und Arbeit aus dem Internet. Es werden zwei Strategien vorgeschlagen, welche für die Erstellung effektiver Entity Linking (Disambiguierung von Entitätennamen) und Frage-Antwort Systeme eingesetzt werden. Die erste Strategie ist, ein Informationsextraktions-System mit kollaborativ erstellten Online- Datenbanken zu integrieren. Wir entwickeln ein Cross-Linguales Entity Linking-System (CLEL), um chinesische Entitäten, wie etwa Personen und Orte, mit den entsprechenden Wikipediaseiten zu verknüpfen. Das Hauptaugenmerk ist es, die Sprachbarriere zwischen chinesischen Entitäten und englischer Datenbank zu durchbrechen, und Synonymie und Polysemie der chinesis- chen Entitäten aufzulösen. Um diese Probleme anzugehen, erstellen wir eine cross linguale Taxonomie und eine chinesische Datenbank. Wir untersuchen zwei Methoden, die Repräsentation der Anfrage und die Repräsentation der Datenbank zu verbinden. Schließlich stellen wir ein einfaches und effektives generatives Modell vor, das auf unserem System für die Teilnahme an der TAC KBP 2011 Evaluation basiert und eine erheblich bessere Performanz erreichte. Die zweite Strategie ist, Annotationen für Frage-Antwort-Systeme mit Hilfe von "Crowd- sourcing" zu erstellen. "Crowdsourcing" bedeutet, eine Aufgabe via Internet an eine große Menge an angeworbene Menschen zu verteilen, die diese simultan erledigen. Verschiedene annotierte Daten sind notwendig, um die datengetriebenen statistischen Lernalgorithmen zu trainieren, die unserem Frage-Antwort System zugrunde liegen. Wir zeigen, wie die Annotationsaufgabe in Mikro-Aufgaben für das Crowdsourcing umgewan- delt werden kann, wir untersuchen verschiedene statistische Methoden, um die Qualität der Annotation aus dem Crowdsourcing zu erweitern, und schließlich nutzen wir die erwei- erte Annotation, um Modelle zum Lernen von Ranglisten von Textabschnitten zu trainieren.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-55715
hdl:20.500.11880/22975
http://dx.doi.org/10.22028/D291-22919
Erstgutachter: Klakow, Dietrich
Tag der mündlichen Prüfung: 28-Nov-2013
SciDok-Publikation: 28-Nov-2013
Fakultät: Fakultät 7 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät II
Fachrichtung: NT - Systems Engineering
Ehemalige Fachrichtung: bis SS 2016: Fachrichtung 7.4 - Mechatronik
Fakultät / Institution:NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät

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