Semantic summaries using machine learning
Authors: Τρούλη Γεωργία-Ειρήνη 
Published: December 2024

Η εκθετική ανάπτυξη των Βάσεων Γνώσης RDF έχει οδηγήσει σε τεράστιο όγκο δεδομένων με ποικίλουςβαθμούς ποιότητας και πολυπλοκότητας. Πολλά σύνολα δεδομένων περιέχουν πλέον εκατομμύρια ή ακόμη καιδισεκατομμύρια τριπλέτες, οδηγώντας σε προκλήσεις στην αναπαράσταση δεδομένων, σε εκτεταμένη διάρκειααναζήτησης και σε δυσκολία κατανόησης των δεδομένων. Αυτά τα ζητήματα υπογραμμίζουν την ανάγκη γιαεργαλεία που μπορούν να εξάγουν και να αναδεικνύουν αποτελεσματικά τις πιο σχετικές πληροφορίες. Προςαυτή την κατεύθυνση, έχουν προκύψει μέθοδοι σημασιολογικής σύνοψης, προσπαθώντας να εξάγουν νόημααπό τα δεδομένα μειώνοντας παράλληλα το μέγεθος του αρχικού γράφου. Οι σημασιολογικές συνόψεις μπορούννα αξιοποιηθούν αντί του αρχικού γράφου για την αποδοτικότερη ή αποτελεσματικότερη εκτέλεση ορισμένωνεργασιών, ωστόσο η κατασκευή σημασιολογικών συνόψεων παρουσιάζει προκλήσεις όσον αφορά την απόδοσηκαι την ποιότητα, ενώ δεν υπάρχει ευρέως αποδεκτή λύση στον τομέα.Σε αυτή τη διατριβή, παρουσιάζουμε καινοτόμες τεχνικές σημασιολογικής περίληψης, εστιάζοντας τόσοστην απόδοση του αλγορίθμου σύνοψης όσο και στην ποιότητα της κατασκευασμένης σύνοψης.Αρχικά, παρουσιάζουμε το SumMER, το οποίο επικεντρώνεται στη δημιουργία δομικών, μη ποσοστιαίωνσημασιολογικών συνόψεων. Το SumMER ξεπερνά τις παλαιότερες προσεγγίσεις δομικής σύνοψης, πουεπιλέγουν ένα μόνο ή λίγα μέτρα κεντρικότητας για την επιλογή των κόμβων, μαθαίνοντας μέσω των τεχνικώνμηχανικής μάθησης πώς να συνδυάζει βέλτιστα πολλαπλά μέτρα κεντρικότητας για την επιλογή των κόμβων. Οσυνδυασμός πολλαπλών μέτρων κεντρικότητας παρέχει μια συμπληρωματική άποψη για τη σημαντικότητα ενόςκόμβου, αναβαθμίζοντας σημαντικά την ποιότητα των παραγόμενων συνόψεων και κυριαρχώντας έναντι όλωντων υπολοίπων μεθόδων του τομέα.Παρόλο που η επιλογή των κόμβων μέσω της αξιοποίησης πολλαπλών μέτρων κεντρικότητας οδηγεί σεσυνόψεις υψηλής ποιότητας, αντιμετωπίζει προβλήματα κλιμάκωσης για μεγάλους γράφους. Επιπλέον, ησημασία των ακμών δεν λαμβανόταν καθόλου υπόψη στις τελικές περιλήψεις. Για να ξεπεράσουμε αυτά ταπροβλήματα, στη συνέχεια επικεντρωνόμαστε στην αξιοποίηση ενσωματώσεων (embeddings) για τηναναπαράσταση και την επιλογή κόμβων και ακμών. Αυτή η προσέγγιση συνδυάζει γραφικές ενσωματώσεις μετη μηχανική μάθηση για τον εντοπισμό των πιο σημαντικών κόμβων και ακμων, ενω παράλληλα χρησιμοποιείπροσεκτικά επιλεγμένους προσεγγιστικούς αλγορίθμους για τη σύνδεση κόμβων, λαμβάνοντας υπόψη όχιμόνο τον ελάχιστο αριθμό κόμβων όπως έκαναν προηγούμενες εργασίες, αλλά και τη σημασία τωνακμών. Οι αλγόριθμοι που προκύπτουν για τη δημιουργία συνόψεων επιδεικνύουν υψηλή απόδοση καιμειωμένο χρόνο εκτέλεσης, όντας κατά τάξεις μεγέθους ταχύτεροι από τους ανταγωνιστές, ενώ οι παραγόμενεςσυνόψεις έχουν επίσης καλύτερη ποιότητα.Τέλος, αντί να επικεντρωθούμε στην περίληψη ολόκληρης της Βάσης Γνώσης, εστιάζουμε την προσοχήμας σε συγκεκριμένα μέρη του γράφου που μπορεί να θέλουν να συνοψίσουν οι χρήστες, δίνοντας έμφαση στηΠερίληψη Οντοτήτων (Entity Summarization). Προτείνουμε το EntitySum, μια προσέγγιση σύνοψης οντοτήτωνπου εξασφαλίζει το φιλτράρισμα των δεδομένων και τη μείωση του πλεονασμού, σε αντίθεση με τις σύγχρονεςπροσεγγίσεις, οι οποίες στη συντριπτική τους πλειοψηφία δεν φιλτράρουν τα δεδομένα και δυσκολεύονται ναελαχιστοποιήσουν το πλεονασμό. Επιπλέον, η προσέγγισή μας επιλέγει ταυτόχρονα τις πιο σημαντικές τριπλέτεςμε βάση τα μέτρα κεντρικότητας για τη σημαντικότητα των αντικειμένων και τη συχνότητα για τις ιδιότητες. Ηπροσέγγισή μας ενσωματώνει επίσης μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για τη μετατροπή των συνόψεων σεφυσική γλώσσα, ενισχύοντας την κατανόηση. Δείχνουμε ότι το EntitySum επιδεικνύει ανώτερη απόδοσησυγκριτικά με τις πιο σύγχρονες μεθόδους, ενώ παράγει με συνέπεια καλύτερα αποτελέσματα.