Semantic similarity analysis and application in knowledge graphs

Las tecnicas avanzadas de extraccion de informacion y la creciente disponibilidad de datos vinculados han dado a luz a la nocion de Grafo de Conocimiento (Knowledge Graph, KG) de gran escala. Con la creciente popularidad de KGs que contienen millones de conceptos y entidades, la investigacion de herramientas fundamentales que estudian caracteristicas semanticas de KGs es critica para el desarrollo de aplicaciones basadas en KG, aparte del estudio de las tecnicas de poblacion de KG. Con este enfoque, esta tesis explora la similitud semantica en KGs teniendo en cuenta el concepto de taxonomia, concepto de distribucion, la entidad descripciones y las categorias. La similitud semantica captura la cercania de significados. A traves del estudio de la red semantica de conceptos y entidades con relaciones significativas en KGs, hemos propuesto una nueva metrica de semantica WPath semantica, y un nuevo metodo de computacion basado en informacion grafica (IC). Con el WPath y el IC basado en grafos, la similitud semantica de los conceptos se puede calcular directamente, basandose unicamente en el conocimiento estructural y el conocimiento estadistico contenido en KGs. Los experimentos en similitud de palabras han demostrado que la mejora de los metodos propuestos es estadisticamente significativa en comparacion con los metodos convencionales. Por otra parte, observando que los conceptos suelen ser colocados con descripciones textuales, proponemos un nuevo enfoque de incorporacion para formar el concepto y incorporacion de palabras conjuntamente. El espacio vectorial compartido de conceptos y palabras ha proporcionado una computacion de la similitud conveniente entre conceptos y palabras a traves de similitud vectorial. De manera adicional, se ilustran algunas aplicaciones de modelos basados en el conocimiento, en corpus y en embeddings en la tarea de desambiguacion y clasificacion semantica, con el fin de demostrar la capacidad e idoneidad de diferentes metodos de similitud en aplicaciones especificas. Por ultimo, la busqueda de entidad semantica se utiliza como una demostracion ilustrativa de un nivel mas alto de la aplicacion que consiste en similitud basado en el texto de concordancia, la desambiguacion y la expansion de la consulta. Para implementar la demostracion completa de la consulta de informacion centrada en la entidad, tambien proponemos un enfoque basado en reglas para construir y ejecutar automaticamente consultas SPARQL. ABSTRACT The advanced information extraction techniques and increasing availability of linked data have given birth to the notion of large scale Knowledge Graph (KG). With the increasing popularity of KGs containing millions of concepts and entities, the research of fundamental tools studying semantic features of KGs is critical for the development of KG-based applications, apart from the study of KG population techniques. With such focus, this thesis exploits semantic similarity in KGs taking into consideration of concept taxonomy, concept distribution, entity descriptions and categories. Semantic similarity captures the closeness of meanings. Through studying the semantic network of concepts and entities with meaningful relations in KGs, we proposed a novel WPath semantic similarity metric and new graph-based Information Content (IC) computation method. With the WPath and graph-based IC, semantic similarity of concepts can be computed directly and only based on the structural and statistical knowledge contained in KG. The word similarity experiments have shown that the improvement of the proposed methods is statistical significant comparing to conventional methods. Moreover, observing that concepts are usually collocated with textual descriptions, we propose a novel embedding approach to train concept and word embedding jointly. The shared vector space of concepts and words, has provided convenient similarity computation between concepts and words through vector similarity. Furthermore, the applications of knowledge-based, corpus-based and embedding-based similarity methods are shown and compared in the task of semantic disambiguation and classification, in order to demonstrate the capability and suitability of different similarity methods in specific application. Finally, semantic entity search is used as an illustrative showcase to demonstrate higher level of the application consisting of text matching, disambiguation and query expansion. To implement the complete demonstration of entity-centric information querying, we also propose a rule-based approach for constructing and executing SPARQL queries automatically. In summary, the thesis exploits various similarity methods and illustrates their corresponding applications for KGs. The proposed similarity methods and presented similaritybased applications would help in facilitating the research and development of applications in KGs.