Nitisha Jain

• Knowledge graphs are structured repositories of knowledge that store facts about the general world or a particular domain in terms of entities and their relationships. Owing to the heterogeneity of use cases that are served by them, there arises a need for the automated construction of domain- specific knowledge graphs from texts. While there have been many research efforts towards open information extraction for automated knowledge graph construction, these techniques do not perform well in domain-specific settings. Furthermore, regardless of whether they are constructed automatically from specific texts or based on real-world facts that are constantly evolving, all knowledge graphs inherently suffer from incompleteness as well as errors in the information they hold. This thesis investigates the challenges encountered during knowledge graph construction and proposes techniques for their curation (a.k.a. refinement) including the correction of semantic ambiguities and the completion of missing facts. Firstly, we leverageKnowledge graphs are structured repositories of knowledge that store facts about the general world or a particular domain in terms of entities and their relationships. Owing to the heterogeneity of use cases that are served by them, there arises a need for the automated construction of domain- specific knowledge graphs from texts. While there have been many research efforts towards open information extraction for automated knowledge graph construction, these techniques do not perform well in domain-specific settings. Furthermore, regardless of whether they are constructed automatically from specific texts or based on real-world facts that are constantly evolving, all knowledge graphs inherently suffer from incompleteness as well as errors in the information they hold. This thesis investigates the challenges encountered during knowledge graph construction and proposes techniques for their curation (a.k.a. refinement) including the correction of semantic ambiguities and the completion of missing facts. Firstly, we leverage existing approaches for the automatic construction of a knowledge graph in the art domain with open information extraction techniques and analyse their limitations. In particular, we focus on the challenging task of named entity recognition for artwork titles and show empirical evidence of performance improvement with our proposed solution for the generation of annotated training data. Towards the curation of existing knowledge graphs, we identify the issue of polysemous relations that represent different semantics based on the context. Having concrete semantics for relations is important for downstream appli- cations (e.g. question answering) that are supported by knowledge graphs. Therefore, we define the novel task of finding fine-grained relation semantics in knowledge graphs and propose FineGReS, a data-driven technique that discovers potential sub-relations with fine-grained meaning from existing pol- ysemous relations. We leverage knowledge representation learning methods that generate low-dimensional vectors (or embeddings) for knowledge graphs to capture their semantics and structure. The efficacy and utility of the proposed technique are demonstrated by comparing it with several baselines on the entity classification use case. Further, we explore the semantic representations in knowledge graph embed- ding models. In the past decade, these models have shown state-of-the-art results for the task of link prediction in the context of knowledge graph comple- tion. In view of the popularity and widespread application of the embedding techniques not only for link prediction but also for different semantic tasks, this thesis presents a critical analysis of the embeddings by quantitatively measuring their semantic capabilities. We investigate and discuss the reasons for the shortcomings of embeddings in terms of the characteristics of the underlying knowledge graph datasets and the training techniques used by popular models. Following up on this, we propose ReasonKGE, a novel method for generating semantically enriched knowledge graph embeddings by taking into account the semantics of the facts that are encapsulated by an ontology accompanying the knowledge graph. With a targeted, reasoning-based method for generating negative samples during the training of the models, ReasonKGE is able to not only enhance the link prediction performance, but also reduce the number of semantically inconsistent predictions made by the resultant embeddings, thus improving the quality of knowledge graphs.…
• Wissensgraphen sind strukturierte Wissenssammlungen, die Fakten über die allgemeine Welt oder eine bestimmte Dom¨ane in Form von Entitäten und deren Beziehungen speichern. Aufgrund der Heterogenität der Anwendungsfälle, für die sie verwendet werden, besteht ein Bedarf an der automatischen Erstellung von domänenspezifischen Wissensgraphen aus Texten. Obwohl es viele Forschungsbem¨uhungen in Richtung offener Informationsextraktion für die automatische Konstruktion von Wissensgraphen gegeben hat, sind diese Techniken in domänenspezifischen Umgebungen nicht sehr leistungsfähig. Darüber hinaus leiden alle Wissensgraphen, unabhängig davon, ob sie automatisch aus spezifischen Texten oder auf der Grundlage realer Fakten, die sich ständig weiterentwickeln, konstruiert werden, unter Unvollständigkeit und Fehlern in den darin enthaltenen Informationen. Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen, die bei der Konstruktion von Wissensgraphen auftreten, und schlägt Techniken zu ihrer Kuratierung (auch bekannt als Verfeinerung) vor,Wissensgraphen sind strukturierte Wissenssammlungen, die Fakten über die allgemeine Welt oder eine bestimmte Dom¨ane in Form von Entitäten und deren Beziehungen speichern. Aufgrund der Heterogenität der Anwendungsfälle, für die sie verwendet werden, besteht ein Bedarf an der automatischen Erstellung von domänenspezifischen Wissensgraphen aus Texten. Obwohl es viele Forschungsbem¨uhungen in Richtung offener Informationsextraktion für die automatische Konstruktion von Wissensgraphen gegeben hat, sind diese Techniken in domänenspezifischen Umgebungen nicht sehr leistungsfähig. Darüber hinaus leiden alle Wissensgraphen, unabhängig davon, ob sie automatisch aus spezifischen Texten oder auf der Grundlage realer Fakten, die sich ständig weiterentwickeln, konstruiert werden, unter Unvollständigkeit und Fehlern in den darin enthaltenen Informationen. Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen, die bei der Konstruktion von Wissensgraphen auftreten, und schlägt Techniken zu ihrer Kuratierung (auch bekannt als Verfeinerung) vor, einschließlich der Korrektur semantischer Mehrdeutigkeiten und der Vervollständigung fehlender Fakten. Zunächst nutzen wir bestehende Ansätze für die automatische Erstellung eines Wissensgraphen im Kunstbereich mit offenen Informationsextraktionstechniken und analysieren deren Grenzen. Insbesondere konzentrieren wir uns auf die anspruchsvolle Aufgabe der Named Entity Recognition für Kunstwerke und zeigen empirische Belege für eine Leistungsverbesserung mit der von uns vorgeschlagenen Lösung für die Generierung von annotierten Trainingsdaten. Im Hinblick auf die Kuratierung bestehender Wissensgraphen identifizieren wir das Problem polysemer Relationen, die je nach Kontext unterschiedliche Semantiken repräsentieren. Konkrete Semantiken für Relationen sind wichtig für nachgelagerte Anwendungen (z.B. Fragenbeantwortung), die durch Wissensgraphen unterstützt werden. Daher definieren wir die neuartige Aufgabe, feinkörnige Relationssemantiken in Wissensgraphen zu finden und schlagen FineGReS vor, eine datengesteuerte Technik, die eine datengesteuerte Technik, die potenzielle Unterbeziehungen mit feinkörniger Bedeutung aus bestehenden polysemen Beziehungen entdeckt. Wir nutzen Lernmethoden zur Wissensrepräsentation, die niedrigdimensionale Vektoren (oder Einbettungen) für Wissensgraphen erzeugen, um deren Semantik und Struktur zu erfassen. Die Wirksamkeit und Nützlichkeit der vorgeschlagenen Technik wird durch den Vergleich mit verschiedenen Basisverfahren im Anwendungsfall der Entitätsklassifizierung demonstriert. Darüber hinaus untersuchen wir die semantischen Repräsentationen in Modellen zur Einbettung von Wissensgraphen. In den letzten zehn Jahren haben diese Modelle in den letzten zehn Jahren die besten Ergebnisse bei der Vorhersage von Links im Zusammenhang mit der Vervollständigung von Wissensgraphen erzielt. Angesichts der Popularität und der weit verbreiteten Anwendung der Einbettungstechniken nicht nur für die Linkvorhersage, sondern auch für andere semantische Aufgaben, wird in dieser Arbeit eine kritische Analyse der Einbettungen durch quantitative Messung ihrer semantischen Fähigkeiten vorgenommen. Wir untersuchen und diskutieren die Gründe für die Unzulänglichkeiten von Einbettungen in Bezug auf die Eigenschaften der zugrundeliegenden Wissensgraphen-Datensätze und die von den populären Modellen verwendeten Trainingstechniken. Darauf aufbauend schlagen wir ReasonKGE vor, eine neuartige Methode zur Erzeugung semantisch angereicherter Wissensgrapheneinbettungen durch Berücksichtigung der Semantik der Fakten, die durch eine den Wissensgraphen begleitende Ontologie gekapselt sind. Mit einer gezielten, schlussfolgernden Methode zur Erzeugung von Negativproben während des Trainings der Modelle ist ReasonKGE in der Lage, nicht nur die Leistung der Link-Vorhersage zu verbessern, sondern auch die Anzahl der semantisch inkonsistenten Vorhersagen der resultierenden Einbettungen zu reduzieren und damit die Qualität der Wissensgraphen zu verbessern.…