NLP & Multilinguality Session. (Each material in the slides is from each corresponding paper.)

1. SIG-SWO 41st : ISWC2016 Survey Session
KAMEDA Akihiro (Kyoto University)
Multilinguality 10/19(水)
YAGO: a multilingual knowledge base from Wikipedia, Wordnet, and Geonames
Thomas Rebele, Fabian M. Suchanek, Johannes Hoffart, Joanna Biega, Erdal Kuzey and Gerhard
Weikum
Translating Ontologies in a Real-World Setting with ESSOT
Mihael Arcan, Mauro Dragoni and Paul Buitelaar
Zhishi.lemon：On Publishing Zhishi.me as Linguistic Linked Open Data
Haofen Wang, Zhijia Fang, Jorge Gracia, Julia Bosque-Gil and Tong Ruan
Domain Adaptation for Ontology Localization
John P. McCrae, Mihael Arcan, Kartik Asooja, Jorge Gracia, Paul Buitelaar and Philipp Cimiano
Natural Language Processing 10/21(金)
Linked Disambiguated Distributional Semantic Networks
Stefano Faralli, Alexander Panchenko, Chris Biemann and Simone Paolo Ponzetto
Abstract Meaning Representations as Linked Data
Gully Burns, Ulf Hermjakob and José Luis Ambite
A Replication Study of the Top Performing Systems in SemEval Twitter Sentiment Analysis
Efstratios Sygkounas, Giuseppe Rizzo and Raphaël Troncy
Building event-centric knowledge graphs from news
Marco Rospocher, Marieke van Erp, Piek Vossen, Antske Fokkens, Itziar Aldabe, German
Rigau, Aitor Soroa, Thomas Ploeger, Tessel Bogaard

2. Natural Language Processing
Session
左上にトラックタイプ{Research,
Resources, Applications, Journal}

3. Linked Disambiguated Distributional Semantic Networks
WordNet とか
BabelNet とか
説明側ベクトルも
disambiguate
Resources

4. Abstract Meaning Representations as Linked Data
SerpinE2 is overexpressed in intestinal epithelial cells
transformed by activated MEK1 and oncogenic RAS and BRAF
これを Linked Data 化
- RDF化しURLとスキーマ
を与える
https://github.com/BMKEG/amr-ld/
- 外のリソースにマッピン
グ
http://fril.sourceforge.net/
+tf-idfベースのシンプルな方法で補った
Resources

5. A Replication Study of the Top Performing Systems in
SemEval Twitter Sentiment Analysis
• SemEval Twitter Sentiment Analysis
• Twitter 上のツイートの感情判別（ポジ・ネガ・中立）を行うタスク
• 2013-2015で好成績を収めた5つのアルゴリズムの再現性確認
（Replication Study）
• ついでに、その4つ＋ Stanford Sentiment System でアンサン
ブル学習
• 学び：パラメータとかは論文に書かれてなくてGitHubのコード
で助けられた。データとかライブラリとか特徴量設計の部分で
差異が出てしまった（まあ大体あってたけど）
• Feature engineering is an art and the devil is in the details.
Resources

6. Building Event-Centric Knowledge Graphs from News
• ニュースからイベント・セントリックな知識グラフを抽出する
• 既存の知識グラフは百科事典的で静的なものが多いからそれを補完
• English and Spanish, Italian and Dutch.
• まず文書ごとに抽出してから
(Step1)繋げる(Step2)
Journal

7. Multilinguality
Session

8. YAGO: a multilingual knowledge base from Wikipedia,
Wordnet, and Geonames
• YAGO は Wikipedia に基づいて10の言語を横断して作られてい
て、空間・時間の情報も付けられている。このプロセスおよび
品質保証の詳細
• 時間情報: Infobox に正規表現
• 空間情報: GeoNamesがWikipediaへのリンクを持っている。説明を手
掛かりに高F値でWordNetにもマッピング
• 「15人が76の関係に関する4412の事実を検証。98%が正しかった。2
カ月かかった」
Resources

9. Translating Ontologies in a Real-World Setting with ESSOT
• オントロジーを翻訳するときに、人手で修正・承認をするため
のサポートシステム作りました。
• 統計ベースの機械翻訳システムも自分でトレーニングしました
Microsoft の翻訳 API よりはつよかった（使ったデータの違い以外に
NLP的新規性はなさそうだけど、BLEUとかで比較して勝っている）
Applications

10. Zhishi.lemon：On Publishing Zhishi.me as Linguistic
Linked Open Data
• Lemon (The Lexicon Model for Ontologies)
• Lexical schema 最大手
WordNet も BabelNet もこれ
• Zhishi.me
• Baidu Baike, Hudong Baike
and Chinese Wikipedia.
• DBpediaとBabelNetを介在さ
せ西と英に対応付け
• DBpedia は C-Wikipedia。
BabelNetはカテゴリの重複度
を手掛かりに曖昧性解消
Resources

11. Domain Adaptation for Ontology Localization
tokenization
Phrase table Explicit Semantic Analysis (分散
表現の一種, not Latent)のCross-
Language 版。コサイン距離で意
味の近さを測る
N-gramモデルの各gramをドメ
インオントロジのfreqと対象言
語文書のfreqのコサイン距離
cos(tf_o, tf_d)で重みづけ
Journal
３つのDomain Adaptation工夫