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Things, not Strings
- 1. Things, not Strings ADVTagung - Suchstrategien für heute und morgen 12. November, 2014 Dr. Bernhard Haslhofer Data Scientist AIT - Austrian Institute of Technology bernhard.haslhofer@ait.ac.at
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- 5. Die richtigen “Dinge”finden 5
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- 8. “Wird auch oftgesucht” 8
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- 11. Invertierter Index 11 alaba austria david rapid wien stadion d1 d2d3 d1 d4 d5 d1 d6 d7 d4 d1 d2 d4 d5 d7 Dictionary Postings
- 12. Semantischer Index 12 alaba austria david rapid wien stadion d1 d2d3 d1 d4 d5 d1 d6 d7 d4 d1 d2 d4 d5 d7 Dictionary Postings Knowledge Graph
- 13. Semantischer Index 13 alaba austria david rapid wien stadion d1 d2d3 d1 d4 d5 d1 d6 d7 d4 d1 d2 d4 d5 d7 Strings Things
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- 15. Eigenschaften • Dinge sindeindeutig identifizierbar (URIs) • Dinge haben • einen Typ (“Person”, “Ort”, “Ereignis”, …) • Eigenschaften (“Name”, “Lat/Lng”, “Datum”, …) • Beziehungen zu anderen relevanten (!!!) Dingen 15
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- 19. Extraktion von Dingen 19 <divitemscope itemtype="http://schema.org/SportsTeam"> <span itemprop=“name">FC Bayern München</span> <div itemprop="member" item scope itemtype="http://schema.org/OrganizationRole"> <div itemprop="member" itemscope itemtype="http://schema.org/Person"> <span itemprop=“name">David Alaba</span> </div> <span itemprop="startDate">2010</span> <span itemprop=“namedPosition">Linker Verteidiger</span> </div>
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- 22. Schritte / Probleme •Named Entity Detection: “…EM-Qualifikation gegen Russland: So geht Marcel Koller mit dem David Alaba- Ausfall um…” • Named Entity Disambiguation: “…Aufregendes Derby lässt die Austria aufatmen…” (Austria = Fußballverein/Land)? • Named Entity Linkage/Resolution: • David Alaba = http://dbpedia.org/resource/David_Alaba • Austria = http://www.freebase.com/m/03mp37 22
- 23. Tools • AlchemyAPI (http://www.alchemyapi.com/): •identifiziert eine Vielzahl von Entitätstypen (Personen, Orte, Ereignisse, etc.) in Dokumenten • unterstützt DBPedia, Freebase • DBPedia Spotlight (https://github.com/dbpedia-spotlight): • annotiert DBPedia Entitäten in Dokumenten • …. 23
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- 25. • Heutige undzukünftige Suchstrategien basieren auf Volltextsuche + Knowledge Graph • Google Knowledge Graph • Microsoft Bing Satori Knowledge Base • … 25
- 26. • Identifikation, Extraktionund Verlinkung von Dingen “Things” gewinnt zunehmend an Bedeutung • Verfügbarkeit offener, strukturierter Daten ist essentiell zum Aufbau von Knowledge Graphs 26
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- 28. • Knowledge Base/Graph •ist Voraussetzung für Question-Answering Systeme (z.b., IBM Watson) • bildet Basis für natürlichsprachige Suche • ermöglicht Antizipation zukünftiger Suchanfragen 28
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