Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-26102
Titel: Graph-based methods for large-scale multilingual knowledge integration
Sonstige Titel: Graphenbasierte Methoden zur multilingualen Wissensintegration
Verfasser: Melo, Gerard de
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2010
SWD-Schlagwörter: Wissensbanksystem
WordNet
Computerlinguistik
Graph
Mehrsprachigkeit
Freie Schlagwörter: Wissensbank
Graphalgorithmus
Multilingualität
knowledge base
WordNet
graph algorithm
computational linguistics
knowledge representation
multilingual
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Given that much of our knowledge is expressed in textual form, information systems are increasingly dependent on knowledge about words and the entities they represent. This thesis investigates novel methods for automatically building large repositories of knowledge that capture semantic relationships between words, names, and entities, in many different languages. Three major contributions are made, each involving graph algorithms and statistical techniques that combine evidence from multiple sources of information. The lexical integration method involves learning models that disambiguate word meanings based on contextual information in a graph, thereby providing a means to connect words to the entities that they denote. The entity integration method combines semantic items from different sources into a single unified registry of entities by reconciling equivalence and distinctness information and solving a combinatorial optimization problem. Finally, the taxonomic integration method adds a comprehensive and coherent taxonomic hierarchy on top of this registry, capturing how different entities relate to each other. Together, these methods can be used to produce a large-scale multilingual knowledge base semantically describing over 5 million entities and over 16 million natural language words and names in more than 200 different languages.
Da ein großer Teil unseres Wissens in textueller Form vorliegt, sind Informationssysteme in zunehmendem Maße auf Wissen über Wörter und den von ihnen repräsentierten Entitäten angewiesen. Gegenstand dieser Arbeit sind neue Methoden zur automatischen Erstellung großer multilingualer Wissensbanken, welche semantische Beziehungen zwischen Wörtern bzw. Namen und Konzepten bzw. Entitäten formal erfassen. In drei Hauptbeiträgen werden jeweils graphtheoretische bzw. statistische Verfahren zur Verknüpfung von Indizien aus mehreren Wissensquellen vorgestellt. Bei der lexikalischen Integration werden statistische Modelle zur Disambiguierung gebildet. Die Entitäten-Integration fasst semantische Einheiten unter Auflösung von Konflikten zwischen Äquivalenz- und Verschiedenheitsinformationen zusammen. Diese werden schließlich bei der taxonomischen Integration durch eine umfassende taxonomische Hierarchie ergänzt. Zusammen können diese Methoden zur Induzierung einer großen multilingualen Wissensbank eingesetzt werden, welche über 5 Millionen Entitäten und über 16 Millionen Wörter und Namen in mehr als 200 Sprachen semantisch beschreibt.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-43000
hdl:20.500.11880/26158
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26102
Erstgutachter: Weikum, Gerhard
Tag der mündlichen Prüfung: 15-Dez-2010
SciDok-Publikation: 23-Aug-2011
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

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