Contextualization of Web contents through semantic enrichment from linked open data
Contextualisation des contenus Web par l'enrichissement sémantique à partir de données
Résumé
Thirty years of the Web have led to a tremendous amount of contents and the enormous growth is still ongoing, even accelerating. Thus, Web users are confronted with an abundance of information. While this is clearly beneficial, there is a risk of “information overload” and it is very hard for a Web user to access, contextualize and digest Web contents. Thus, there is an increasing need of categorizing, summarizing, and/or interpretability of Web contents in order to get a proper contextualization. While contents of the early years have been predominantly “simple” HTML documents, more recent ones have become more and more “machine-interpretable” and contribute to the ever growing Linked Open Data (LOD) cloud. LOD provides us a multitude of research opportunities for investigating and harvesting insights about Web contents.In this thesis, we investigate a variety of tasks related to semantic contextualization of Web contents. Specifically, we address three facets in the context of distillation of the Web contents, namely, entity-driven content analysis, semantic annotation & retrieval, and semantic user tracing.We hypothesize that named entities and their types present in a Web document convey substantial semantic information. We have displayed by employing multiple studies that projecting Web contents to the entity-level captures their fundamental semantics. Thus, it provides significant knowledge about the Web contents and, subsequently, comprehensibility. We report novel findings over diverse tasks in an attempt to accomplish our overall goal of a better contextualization of Web contents.
Les trente années d'existence du Web ont donné lieu à une quantité phénoménale de contenus et cette croissance énorme se poursuit, voire s'accélère. Les utilisateurs du Web sont donc confrontés à une abondance d'informations. Bien que cela soit clairement bénéfique, il existe un risque de “surcharge d'informations” et il est très difficile pour un utilisateur du Web d'accéder, de contextualiser et de digérer les contenus du Web. Il est donc de plus en plus nécessaire pour catégoriser, de résumer et/ou d'interpréter les contenus du Web afin d'obtenir une contextualisation adéquate. Alors que les contenus des premières années étaient principalement de “simples” documents HTML, les plus récents sont devenus de plus en plus "interprétables par les machines" et contribuent au nuage de données ouvertes liées (LOD) en constante expansion. LeLOD nous offre une multitude de possibilités de recherche pour étudier et récolter des informations sur les contenus du Web.Dans cette thèse, nous étudions une variété de tâches liées à la contextualisation sémantique des contenus Web. Plus précisément, nous abordons trois facettes dans le contexte de la distillation des contenus Web, à savoir, l'analyse de contenu axée sur les entités, l'annotation et la recherche sémantiques, et le traçage sémantique des utilisateurs. Nous supposons que les entités nommées et leurs types présents dans un document Web véhiculent des informations sémantiques substantielles. Nous avons démontré, à l'aide de multiples études, que la projection des contenus Web au niveau des entités permet de capturer leur sémantique fondamentale. Ainsi, elle fournit des connaissances significatives sur le contenu du Web et, par conséquent, une meilleure compréhension. Nous présentons de nouveaux résultats sur diverses tâches dans le but d'atteindre notre objectif global d'une meilleure contextualisation des contenus Web.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
|---|