[ca] Els productors de contingut multimèdia publiquen grans quantitats de contingut en línia, tant en forma de text, àudio, imatge com de vídeo. A mesura que el mercat dels mitjans de comunicació en línia creix, la gestió i distribució de continguts es converteixen en un repte. Les tecnologies semàntiques i d'enllaç es poden utilitzar per organitzar i explotar aquests continguts mitjançant l'ús de grafs de coneixement. Aquesta tesi de doctorat industrial aborda el problema de construir recursos de coneixement i integrar-los en un sistema utilitzat pels productors multimedia per gestionar i explorar els seus continguts. Amb aquest propòsit, s'estudien els grafs de coneixement i el seu manteniment mitjançant l'extracció d'informació a partir de fonts de notícies. Aquesta tesi presenta solucions per a la comprensió multimèdia i l'extracció de coneixement de les notícies en línia, així com la seva explotació en aplicacions de productes reals. Està estructurada en tres parts. La primera part consisteix en la construcció d'eines d'extracció d'informació que s'utilitzaran per a la població del graf de coneixement. Per això, hem desenvolupat un sistema holístic d'enllaç d'entitats (EL), capaç de combinar dades multimodals per extreure un conjunt d'entitats semàntiques que descriuen el contingut de les notícies. El sistema de EL es complementa amb un model d'extracció de relacions (RE) que prediu les relacions entre parells d'entitats mitjançant un mètode innovador basat en el coneixement del tipus d'entitat. El sistema final és capaç d'extreure tripletes de coneixement que descriuen el contingut d'un article de notícies. La segona part es centra en la construcció automàtica d'un graf de coneixement d'esdeveniments de notícies. Presentem un sistema en línia multilingüe per a la detecció i comprensió d'esdeveniments a partir de "feeds" de mitjans de comunicació, anomenat VLX-Stories. El sistema recupera informació de llocs web de notícies, les agrega en esdeveniments (detecció d'esdeveniments) i les resumeix extreient etiquetes semàntiques de les seves entitats més rellevants (representació d'esdeveniments) per respondre a les quatre preguntes bàsiques del periodisme: qui, què, quan i on. Aquesta part de la tesi aborda els problemes de detecció i seguiment de temes, modelització de temes i representació d'esdeveniments. La tercera part de la tesi es basa en els models desenvolupats en les dues parts anteriors per omplir un graf de coneixement a partir de notícies agregades. El sistema es completa amb un mòdul de detecció d'entitats emergents, que detecta mencions de persones noves que apareixen a les notícies i crea noves entitats al graf de coneixement a partir d'elles. Finalment, s'afegeixen eines de validació de dades i classificació de tripletes per augmentar la qualitat de la població del graf de coneixement. Aquesta tesi aborda molts problemes generals dels grafs de coneixement i de l'extracció d'informació, com el coneixement dinàmic, l'aprenentatge autònom i l'avaluació de la qualitat. A més, com a treball industrial, proporcionem solucions que s'han implementat en producció i verifiquem els nostres mètodes amb clients reals.

[es] Los productores audiovisuales publican grandes cantidades de contenido multimedia en línea, en forma de texto, audio, imagen o video. A medida que crece el mercado de medios en línea, la gestión y entrega de contenidos se convierte en un desafío. Las tecnologías semánticas y de enlace se pueden utilizar para organizar y explotar estos contenidos mediante el uso de grafos de conocimiento. Esta tesis de doctorado industrial aborda el problema de construir recursos de conocimiento e integrarlos en un sistema utilizado por los productores de medios para gestionar y explorar sus contenidos. Con ese propósito, se estudian los grafos de conocimiento y su mantenimiento a través de la extracción de información de flujos de noticias. Esta tesis presenta soluciones para la comprensión multimedia y la extracción de conocimiento de noticias en línea, y su explotación en aplicaciones de productos reales, y está estructurada en tres partes. La primera parte consiste en la construcción de herramientas de extracción de la información que se utilizarán para la población del grafo de conocimiento. Para eso, construimos un sistema holístico de enlace de entidades (EL) capaz de combinar datos multimodales para extraer un conjunto de entidades semánticas que describen el contenido de las noticias. El sistema de EL se complementa con un modelo de extracción de relaciones (RE) que predice las relaciones entre pares de entidades con un método novedoso basado en el conocimiento del tipo de entidad. El sistema final es capaz de extraer tripletas que describen el contenido de un artículo de noticias. La segunda parte se centra en la construcción automática de un grafo de conocimiento de eventos de noticias. Presentamos un sistema en línea multilingüe para la detección y comprensión de eventos a partir de "feeds" de medios de comunicación, llamado VLX-Stories. El sistema recopila información de sitios de noticias, las agrega en eventos (detección de eventos) y las resume extrayendo etiquetas semánticas de las entidades más relevantes (representación de eventos) para responder a las cuatro W del periodismo: quién, qué, cuándo y dónde. Esta parte de la tesis aborda los problemas de detección y seguimiento de temas (TDT), modelado de temas y representación de eventos. La tercera parte de la tesis se basa en los modelos desarrollados en las dos partes anteriores para poblar un grafo de conocimiento a partir de noticias agregadas. El sistema se completa con un módulo de detección de entidades emergentes, que detecta menciones de personas novedosas que aparecen en las noticias y crea nuevas entidades en el grafo de conocimiento a partir de ellas. Finalmente, se agregan herramientas de validación de datos y clasificación de tripletas para aumentar la calidad de la población del grafo de conocimiento. Esta disertación aborda muchos problemas generales de los grafos de conocimiento y extracción de información, como la dinamicidad del conocimiento, el autoaprendizaje y la evaluación de la calidad. Además, como trabajo industrial, proporcionamos soluciones que se implementaron en producción y verificamos nuestros métodos con clientes reales.