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1. 3.2013 14:56:22

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Abstract

Today's conventional search engines hardly do provide the essential content relevant to the user's search query. This is because the context and semantics of the request made by the user is not analyzed to the full extent. So here the need for a semantic web search arises. SWS is upcoming in the area of web search which combines Natural Language Processing and Artificial Intelligence. The objective of the work done here is to design, develop and implement a semantic search engine- SIEU(Semantic Information Extraction in University Domain) confined to the university domain. SIEU uses ontology as a knowledge base for the information retrieval process. It is not just a mere keyword search. It is one layer above what Google or any other search engines retrieve by analyzing just the keywords. Here the query is analyzed both syntactically and semantically. The developed system retrieves the web results more relevant to the user query through keyword expansion. The results obtained here will be accurate enough to satisfy the request made by the user. The level of accuracy will be enhanced since the query is analyzed semantically. The system will be of great use to the developers and researchers who work on web. The Google results are re-ranked and optimized for providing the relevant links. For ranking an algorithm has been applied which fetches more apt results for the user query.

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Abstract

Ontologies are often viewed as the answer to the need for inter-operable semantics in modern information systems. The explosion of textual information on the "Read/Write" Web coupled with the increasing demand for ontologies to power the Semantic Web have made (semi-)automatic ontology learning from text a very promising research area. This together with the advanced state in related areas such as natural language processing have fuelled research into ontology learning over the past decade. This survey looks at how far we have come since the turn of the millennium, and discusses the remaining challenges that will define the research directions in this area in the near future.

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22. 3.2015 9:30:24

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Abstract

Text mining and natural language processing are fast growing areas of research, with numerous applications in business, science and creative industries. This paper presents TextFlows, a web-based text mining and natural language processing platform supporting workflow construction, sharing and execution. The platform enables visual construction of text mining workflows through a web browser, and the execution of the constructed workflows on a processing cloud. This makes TextFlows an adaptable infrastructure for the construction and sharing of text processing workflows, which can be reused in various applications. The paper presents the implemented text mining and language processing modules, and describes some precomposed workflows. Their features are demonstrated on three use cases: comparison of document classifiers and of different part-of-speech taggers on a text categorization problem, and outlier detection in document corpora.

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Abstract

Human language is both rich and ambiguous. When we hear or read words, we resolve meanings to mental representations, for example recognizing and linking names to the intended persons, locations or organizations. Bridging words and meaning - from turning search queries into relevant results to suggesting targeted keywords for advertisers - is also Google's core competency, and important for many other tasks in information retrieval and natural language processing. We are happy to release a resource, spanning 7,560,141 concepts and 175,100,788 unique text strings, that we hope will help everyone working in these areas. How do we represent concepts? Our approach piggybacks on the unique titles of entries from an encyclopedia, which are mostly proper and common noun phrases. We consider each individual Wikipedia article as representing a concept (an entity or an idea), identified by its URL. Text strings that refer to concepts were collected using the publicly available hypertext of anchors (the text you click on in a web link) that point to each Wikipedia page, thus drawing on the vast link structure of the web. For every English article we harvested the strings associated with its incoming hyperlinks from the rest of Wikipedia, the greater web, and also anchors of parallel, non-English Wikipedia pages. Our dictionaries are cross-lingual, and any concept deemed too fine can be broadened to a desired level of generality using Wikipedia's groupings of articles into hierarchical categories. The data set contains triples, each consisting of (i) text, a short, raw natural language string; (ii) url, a related concept, represented by an English Wikipedia article's canonical location; and (iii) count, an integer indicating the number of times text has been observed connected with the concept's url. Our database thus includes weights that measure degrees of association. For example, the top two entries for football indicate that it is an ambiguous term, which is almost twice as likely to refer to what we in the US call soccer. Vgl. auch: Spitkovsky, V.I., A.X. Chang: A cross-lingual dictionary for english Wikipedia concepts. In: http://nlp.stanford.edu/pubs/crosswikis.pdf.

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Content

"Wie könnten Computer Sprache lernen und dabei auch die Bedeutung von Worten sowie die Beziehungen zwischen ihnen verstehen? Dieses Problem der Semantik stellt eine gewaltige, bislang nur ansatzweise bewältigte Aufgabe dar, da Worte und Wortverbindungen oft mehrere oder auch viele Bedeutungen haben, die zudem vom außersprachlichen Kontext abhängen. Die beiden holländischen (Ein künstliches Bewusstsein aus einfachen Aussagen (1)). Paul Vitanyi (2) und Rudi Cilibrasi vom Nationalen Institut für Mathematik und Informatik (3) in Amsterdam schlagen eine elegante Lösung vor: zum Nachschlagen im Internet, der größten Datenbank, die es gibt, wird einfach Google benutzt. Objekte wie eine Maus können mit ihren Namen "Maus" benannt werden, die Bedeutung allgemeiner Begriffe muss aus ihrem Kontext gelernt werden. Ein semantisches Web zur Repräsentation von Wissen besteht aus den möglichen Verbindungen, die Objekte und ihre Namen eingehen können. Natürlich können in der Wirklichkeit neue Namen, aber auch neue Bedeutungen und damit neue Verknüpfungen geschaffen werden. Sprache ist lebendig und flexibel. Um einer Künstlichen Intelligenz alle Wortbedeutungen beizubringen, müsste mit der Hilfe von menschlichen Experten oder auch vielen Mitarbeitern eine riesige Datenbank mit den möglichen semantischen Netzen aufgebaut und dazu noch ständig aktualisiert werden. Das aber müsste gar nicht notwendig sein, denn mit dem Web gibt es nicht nur die größte und weitgehend kostenlos benutzbare semantische Datenbank, sie wird auch ständig von zahllosen Internetnutzern aktualisiert. Zudem gibt es Suchmaschinen wie Google, die Verbindungen zwischen Worten und damit deren Bedeutungskontext in der Praxis in ihrer Wahrscheinlichkeit quantitativ mit der Angabe der Webseiten, auf denen sie gefunden wurden, messen.
Mit einem bereits zuvor von Paul Vitanyi und anderen entwickeltem Verfahren, das den Zusammenhang von Objekten misst (normalized information distance - NID ), kann die Nähe zwischen bestimmten Objekten (Bilder, Worte, Muster, Intervalle, Genome, Programme etc.) anhand aller Eigenschaften analysiert und aufgrund der dominanten gemeinsamen Eigenschaft bestimmt werden. Ähnlich können auch die allgemein verwendeten, nicht unbedingt "wahren" Bedeutungen von Namen mit der Google-Suche erschlossen werden. 'At this moment one database stands out as the pinnacle of computer-accessible human knowledge and the most inclusive summary of statistical information: the Google search engine. There can be no doubt that Google has already enabled science to accelerate tremendously and revolutionized the research process. It has dominated the attention of internet users for years, and has recently attracted substantial attention of many Wall Street investors, even reshaping their ideas of company financing.' (Paul Vitanyi und Rudi Cilibrasi) Gibt man ein Wort ein wie beispielsweise "Pferd", erhält man bei Google 4.310.000 indexierte Seiten. Für "Reiter" sind es 3.400.000 Seiten. Kombiniert man beide Begriffe, werden noch 315.000 Seiten erfasst. Für das gemeinsame Auftreten beispielsweise von "Pferd" und "Bart" werden zwar noch immer erstaunliche 67.100 Seiten aufgeführt, aber man sieht schon, dass "Pferd" und "Reiter" enger zusammen hängen. Daraus ergibt sich eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten von Begriffen. Aus dieser Häufigkeit, die sich im Vergleich mit der maximalen Menge (5.000.000.000) an indexierten Seiten ergibt, haben die beiden Wissenschaftler eine statistische Größe entwickelt, die sie "normalised Google distance" (NGD) nennen und die normalerweise zwischen 0 und 1 liegt. Je geringer NGD ist, desto enger hängen zwei Begriffe zusammen. "Das ist eine automatische Bedeutungsgenerierung", sagt Vitanyi gegenüber dern New Scientist (4). "Das könnte gut eine Möglichkeit darstellen, einen Computer Dinge verstehen und halbintelligent handeln zu lassen." Werden solche Suchen immer wieder durchgeführt, lässt sich eine Karte für die Verbindungen von Worten erstellen. Und aus dieser Karte wiederum kann ein Computer, so die Hoffnung, auch die Bedeutung der einzelnen Worte in unterschiedlichen natürlichen Sprachen und Kontexten erfassen. So habe man über einige Suchen realisiert, dass ein Computer zwischen Farben und Zahlen unterscheiden, holländische Maler aus dem 17. Jahrhundert und Notfälle sowie Fast-Notfälle auseinander halten oder elektrische oder religiöse Begriffe verstehen könne. Überdies habe eine einfache automatische Übersetzung Englisch-Spanisch bewerkstelligt werden können. Auf diese Weise ließe sich auch, so hoffen die Wissenschaftler, die Bedeutung von Worten erlernen, könne man Spracherkennung verbessern oder ein semantisches Web erstellen und natürlich endlich eine bessere automatische Übersetzung von einer Sprache in die andere realisieren.

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Abstract

Mit der Verbreitung des Internets vermehrt sich die Menge der im World Wide Web verfügbaren Dokumente. Die Gewährleistung eines effizienten Zugangs zu gewünschten Informationen für die Internetbenutzer wird zu einer großen Herausforderung an die moderne Informationsgesellschaft. Eine Vielzahl von Werkzeugen wird bereits eingesetzt, um den Nutzern die Orientierung in der wachsenden Informationsflut zu erleichtern. Allerdings stellt die enorme Menge an unstrukturierten und verteilten Informationen nicht die einzige Schwierigkeit dar, die bei der Entwicklung von Werkzeugen dieser Art zu bewältigen ist. Die zunehmende Vielsprachigkeit von Web-Inhalten resultiert in dem Bedarf an Sprachidentifikations-Software, die Sprache/en von elektronischen Dokumenten zwecks gezielter Weiterverarbeitung identifiziert. Solche Sprachidentifizierer können beispielsweise effektiv im Bereich des Multilingualen Information Retrieval eingesetzt werden, da auf den Sprachidentifikationsergebnissen Prozesse der automatischen Indexbildung wie Stemming, Stoppwörterextraktion etc. aufbauen. In der vorliegenden Arbeit wird das neue System "LangIdent" zur Sprachidentifikation von elektronischen Textdokumenten vorgestellt, das in erster Linie für Lehre und Forschung an der Universität Hildesheim verwendet werden soll. "LangIdent" enthält eine Auswahl von gängigen Algorithmen zu der monolingualen Sprachidentifikation, die durch den Benutzer interaktiv ausgewählt und eingestellt werden können. Zusätzlich wurde im System ein neuer Algorithmus implementiert, der die Identifikation von Sprachen, in denen ein multilinguales Dokument verfasst ist, ermöglicht. Die Identifikation beschränkt sich nicht nur auf eine Aufzählung von gefundenen Sprachen, vielmehr wird der Text in monolinguale Abschnitte aufgeteilt, jeweils mit der Angabe der identifizierten Sprache.

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Date

22. 1.2018 11:32:44

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              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=872)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Abstract

Recent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific task. While typically task-agnostic in architecture, this method still requires task-specific fine-tuning datasets of thousands or tens of thousands of examples. By contrast, humans can generally perform a new language task from only a few examples or from simple instructions - something which current NLP systems still largely struggle to do. Here we show that scaling up language models greatly improves task-agnostic, few-shot performance, sometimes even reaching competitiveness with prior state-of-the-art fine-tuning approaches. Specifically, we train GPT-3, an autoregressive language model with 175 billion parameters, 10x more than any previous non-sparse language model, and test its performance in the few-shot setting. For all tasks, GPT-3 is applied without any gradient updates or fine-tuning, with tasks and few-shot demonstrations specified purely via text interaction with the model. GPT-3 achieves strong performance on many NLP datasets, including translation, question-answering, and cloze tasks, as well as several tasks that require on-the-fly reasoning or domain adaptation, such as unscrambling words, using a novel word in a sentence, or performing 3-digit arithmetic. At the same time, we also identify some datasets where GPT-3's few-shot learning still struggles, as well as some datasets where GPT-3 faces methodological issues related to training on large web corpora. Finally, we find that GPT-3 can generate samples of news articles which human evaluators have difficulty distinguishing from articles written by humans. We discuss broader societal impacts of this finding and of GPT-3 in general.