I den här artikeln beskriver vi ett system som läser nyhetsartiklar på fyra olika språk och upptäcker vad som hände, vem som är inblandad, var och när. Denna händelsecentrerade information representeras som tillfällig situationskunskap om individer i ett interoperabelt RDF-format som gör det möjligt att resonera om händelsernas konsekvenser. Vårt system täcker hela vägen från ostrukturerad text till strukturerad kunskap, för vilken vi definierade en formell modell som länkar tolkade texthänvisningar av saker till deras representation som exempel. Modellen utgör skelettet för interoperabel tolkning mellan olika källor och språk. Det verkliga innehållet definieras dock med hjälp av flerspråkiga och flerspråkiga kunskapsresurser, både semantiska och tillfälliga. Vi förklarar hur dessa kunskapsresurser används för bearbetning av text och definierar slutligen det faktiska innehållet i den tillfälliga situationskunskap som rapporteras i nyheterna. Kunskapen och modellen i vårt system kan ses som ett exempel på hur Semantic Web hjälper NLP. Men våra system genererar också massiva episodiska kunskaper av samma typ som Semantic Web är byggd på. Vi föreställer oss därmed en cykel av kunskapsinhämtning och NLP-förbättring i massiv skala. I denna artikel redogörs för detaljerna i systemet men också för prestandan hos olika komponenter på hög nivå. Vi visar att vårt system utför på toppmodern nivå för olika deluppgifter på projektets fyra språk, men att vi också överväger en fullständig integrering av dessa uppgifter i ett övergripande system med syfte att läsa text. Vi tillämpade vårt system på miljontals nyhetsartiklar och genererade miljarder tripletter som uttrycker formella semantiska egenskaper. Detta visar systemets kapacitet att prestera i en aldrig tidigare skådad skala.
I REF ) beskriver författarna ett system som behandlar massiva strömmar av nyheter (miljoner artiklar) på fyra språk (engelska, nederländska, spanska och italienska) för att bygga strukturerade evenemang, relaterade till finansiella och ekonomiska domäner, stöd beslutsfattande.
NewsReader: Using knowledge resources in a cross-lingual reading machine to generate more knowledge from massive streams of news
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}