Thesis (MScEng (Electrical and Electronic Engineering))--University of Stellenbosch, 2010. / ENGLISH ABSTRACT: The World Wide Web brought with it an unprecedented level of information overload.
Computers are very effective at processing and clustering numerical and binary data,
however, the automated conceptual clustering of natural-language data is considerably
harder to automate. Most past techniques rely on simple keyword-matching techniques
or probabilistic methods to measure semantic relatedness. However, these approaches do
not always accurately capture conceptual relatedness as measured by humans.
In this thesis we propose and evaluate the use of novel Spreading Activation (SA)
techniques for computing semantic relatedness, by modelling the article hyperlink structure
of Wikipedia as an associative network structure for knowledge representation. The
SA technique is adapted and several problems are addressed for it to function over the
Wikipedia hyperlink structure. Inter-concept and inter-document similarity metrics are
developed which make use of SA to compute the conceptual similarity between two concepts
and between two natural-language documents. We evaluate these approaches over
two document similarity datasets and achieve results which compare favourably with the
state of the art.
Furthermore, document preprocessing techniques are evaluated in terms of the performance
gain these techniques can have on the well-known cosine document similarity metric
and the Normalised Compression Distance (NCD) metric. Results indicate that a near
two-fold increase in accuracy can be achieved for NCD by applying simple preprocessing
techniques. Nonetheless, the cosine similarity metric still significantly outperforms NCD.
Finally, we show that using our Wikipedia-based method to augment the cosine vector
space model provides superior results to either in isolation. Combining the two methods
leads to an increased correlation of Pearson p = 0:72 over the Lee (2005) document similarity
dataset, which matches the reported result for the state-of-the-art Explicit Semantic
Analysis (ESA) technique, while requiring less than 10% of the Wikipedia database as
required by ESA.
As a use case for document similarity techniques, a purely content-based news-article
recommender system is designed and implemented for a large online media company.
This system is used to gather additional human-generated relevance ratings which we
use to evaluate the performance of three state-of-the-art document similarity metrics for
providing content-based document recommendations. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die Wêreldwye-Web het ’n vlak van inligting-oorbelading tot gevolg gehad soos nog nooit
tevore. Rekenaars is baie effektief met die verwerking en groepering van numeriese en
binêre data, maar die konsepsuele groepering van natuurlike-taal data is aansienlik moeiliker
om te outomatiseer. Tradisioneel berus sulke algoritmes op eenvoudige sleutelwoordherkenningstegnieke
of waarskynlikheidsmetodes om semantiese verwantskappe te bereken,
maar hierdie benaderings modelleer nie konsepsuele verwantskappe, soos gemeet deur
die mens, baie akkuraat nie.
In hierdie tesis stel ons die gebruik van ’n nuwe aktiverings-verspreidingstrategie (AV)
voor waarmee inter-konsep verwantskappe bereken kan word, deur die artikel skakelstruktuur
van Wikipedia te modelleer as ’n assosiatiewe netwerk. Die AV tegniek word aangepas
om te funksioneer oor die Wikipedia skakelstruktuur, en verskeie probleme wat hiermee
gepaard gaan word aangespreek. Inter-konsep en inter-dokument verwantskapsmaatstawwe
word ontwikkel wat gebruik maak van AV om die konsepsuele verwantskap tussen twee
konsepte en twee natuurlike-taal dokumente te bereken. Ons evalueer hierdie benadering
oor twee dokument-verwantskap datastelle en die resultate vergelyk goed met die van
ander toonaangewende metodes.
Verder word teks-voorverwerkingstegnieke ondersoek in terme van die moontlike verbetering
wat dit tot gevolg kan hê op die werksverrigting van die bekende kosinus vektorruimtemaatstaf
en die genormaliseerde kompressie-afstandmaatstaf (GKA). Resultate
dui daarop dat GKA se akkuraatheid byna verdubbel kan word deur gebruik te maak van
eenvoudige voorverwerkingstegnieke, maar dat die kosinus vektorruimtemaatstaf steeds
aansienlike beter resultate lewer.
Laastens wys ons dat die Wikipedia-gebasseerde metode gebruik kan word om die
vektorruimtemaatstaf aan te vul tot ’n gekombineerde maatstaf wat beter resultate lewer
as enige van die twee metodes afsonderlik. Deur die twee metodes te kombineer lei tot ’n
verhoogde korrelasie van Pearson p = 0:72 oor die Lee dokument-verwantskap datastel.
Dit is gelyk aan die gerapporteerde resultaat vir Explicit Semantic Analysis (ESA), die
huidige beste Wikipedia-gebasseerde tegniek. Ons benadering benodig egter minder as
10% van die Wikipedia databasis wat benodig word vir ESA.
As ’n toetstoepassing vir dokument-verwantskaptegnieke ontwerp en implementeer ons
’n stelsel vir ’n aanlyn media-maatskappy wat nuusartikels aanbeveel vir gebruikers, slegs
op grond van die artikels se inhoud. Joernaliste wat die stelsel gebruik ken ’n punt toe aan
elke aanbeveling en ons gebruik hierdie data om die akkuraatheid van drie toonaangewende
maatstawwe vir dokument-verwantskap te evalueer in die konteks van inhoud-gebasseerde
nuus-artikel aanbevelings.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/5363 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Gouws, Stephan |
| Contributors | Van Rooyen, G-J., Engelbrecht, H. A., University of Stellenbosch. Faculty of Engineering. Dept. of Electrical and Electronic Engineering. |
| Publisher | Stellenbosch : University of Stellenbosch |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Thesis |
| Format | 105 p. : ill. |
| Rights | University of Stellenbosch |
Page generated in 0.003 seconds