Multilingual entity linking
Obiettivo generale della ricerca
Studio e realizzazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per il collegamento di contenuti testuali a risorse presenti nella Linked Open Data (LOD) cloud. Questo processo va sotto il nome di entity linking. Ulteriore obiettivo di questo progetto è rendere l’operazione di linking indipendente dalla lingua, applicabile in contesti multilingua estendendo la possibilità di collegare testi scritti in lingue diverse alle stesse sorgenti presenti nella LOD
Principali risultati prodotti
Documento contenente gli aspetti innovativi della soluzione proposta e dell’algoritmo di entity linking che si intende realizzare (Pubblicazione)
Prototipo software open-source pubblicato su una piattaforma di sviluppo collaborativo (Prototipo)
Protocollo utilizzato per valutare le performance del prototipo di Entity Linking (Protocollo)
Prototipo di Entity Linking migliorato rispetto alla versione precedente (Prototipo)
Principale know-how prodotto
Tecniche per il calcolo della correlazione semantica tra due entità
Tecniche di sviluppo di algoritmi di entity linking multilingua
Algoritmi genetici
Tecniche per la valutazione di algoritmi di entity linking
Sfida sociale: Diffusione dell'informazione
Lo sviluppo di tecnologie per l'elaborazione del linguaggio è fondamentale per garantire l'accesso alle informazioni alle culture che hanno una lingua poco diffusa e per preservare la diversità delle differenti culture europee. La possibilità di reperire servizi in diverse lingue è di primaria importanza per le pubbliche amministrazioni, per i servizi dedicati al turismo e in campo sanitario
Collaborazioni regionali rilevanti attivate
- Università di Bari (Collaborazione scientifica)
Sviluppo strumenti ad alto valore tecnologico (realizzazione automatica reportistica in linguaggio naturale) e utilizzo algoritmi di entity linking
- Basile P., Caputo A., Di Ciano M., Grasso G., Rossiello G., Semeraro G. (2017) SEPIR: a SEmantic and Personalised Information Retrieval Tool for the Public Administration based on Distributional Semantics. International Journal of Electronic Governance (IJEG)
- Musto C., Basile P., Lops P., De Gemmis M., Semeraro G. (2017) Introducing linked open data in graph-based recommender systems. Information Processing & Management
- Basile P., Caputo A. (2017) Entity linking for tweets. Semantic Computing
- Basile P., Basile V., Nissim M., Novielli N., Patti V. (2017) Sentiment Analysis of Microblogging Data. Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining
Basile Pierpaolo
INF/01 Informatica
Dipartimento di Informatica
Università degli Studi di Bari "Aldo Moro"