props, FRED!

Präsentation der

Seminararbeit zu Semantic Web Readern

von Marco Lehner

Masterseminar Kulturinformatik

Wissensgraphen: Technologien und Anwendungen

Anwendungsszenario

Extraktion eines Wissensgraphen aus der Gesamtausgabe des Fränkischen Tages ab 2005 (~30 Mio. Sätze).
 

• Fokus: Personen
  • Beziehungen
  • Attribute (Alter, Beruf, etc.)
  • Organisationen
    • Beziehungen zu Personen

• Erkennen von Personen
• Extraktion der Beziehungen
• Korrekte Zuordnung

• Deutsche Sprache
• Hohe Präzision
• Abbilden von Beziehungen
• Triplifizierung
  • Extraktion von Personen
  • granulare Aufschlüsselung der Satzbestandteile

Aufgaben

Anforderungen

FRED

FRED erstellt aus natürlicher Sprache einen OWL-Graph

Input: "Donald Trump, the President of the United States, is married to Ivanka."

Quelle: http://wit.istc.cnr.it/stlab-tools/fred/demo/

Pipeline

Text processing

• Named Entity Recognition
• Coreference Resolution
• Discourse Representation Structures

Heuristic Based Triplification

• Reifikation
• Semantic Role Labeling
• Negation, Qualitäten, Modus etc.

RDF Graph Enrichment

• Disambiguation
• Entity Linking

Abb. und Text: Gangemi 2017

OpenIE als Alternative

• Extraktion von Beziehungen aus dem Text
  • Kein Training
  • Reine Syntax
• Hängt nur vom Dependency-Tree ab
  → Für viele Sprachen verfügbar
• PropsDE auch für Deutsch portiert

Barack Obama, der junge Kandidat, wurde zum Präsidenten gewählt.
 

wählen:(obj:Barack Obama , prep_zu:Präsidenten )
wählen:(obj:der junge Kandidat , prep_zu:Präsidenten )
SameAs:(sameAs_arg:Barack Obama , sameAs_arg:der junge Kandidat )

Beispiel

Pipeline auf OpenIE-Basis

Quelle: Martinez-Rodriguez 2018a

stunfisk Pipeline

Hauptunterschiede

• Komplexitätsgefälle FRED - stunfisk
• Struktur des Graphen:
  • FRED: Modellieren des Satzes
  • stunfisk: Modellieren der Personen
• Diskursrepräsentation/Open IE

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit.

Vergleich Triplification

Vergleich Enrichment

Fazit.

Discourse Representation Structures mit Boxer

"Cervical cancer is caused by a virus. That has been known for some time and it has led to a vaccine that seems to prevent it. Researchers have been looking for other cancers that may be caused by viruses."

OIE-Tupel mit JoBimText und PropsDE