Digitale Kuratierungstechnologien: Anwendungsfälle in Digitalen Bibliotheken

Berliner Bibliothekswissenschaftliches Kolloquium (BBK) – 06. Juni 2017

Digitale Kuratierungstechnologien: Anwendungsfälle in

Digitalen Bibliotheken

Georg [email protected] GmbH, Berlin

Clemens [email protected]

Staatsbibliothek zu Berlin

Überblick• Was ist digitale Kuratierung? • BMBF-Projekt Digitale Kuratierungstechnologien• DFKI-Teilprojekt • Digitale Kuratierung in Bibliotheken• Ausblick und Schlussfolgerungen

Berliner Bibliothekswissenschaftliches Kolloquium (BBK) – 06. Juni 2017 2

Was ist digitale Kuratierung?


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OutputInput SoftwareProzesse

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BranchenInput Prozesse Software Output

Tweet Analysieren Textverarbeitung ZeitungsartikelZeitungsartikel Auswählen Präsentationen Multimedia-WebsiteAgenturmeldung Fokussieren Tabellenkalkulation TV-BeitragFacebook-Meldung Überarbeiten Email AusstellungskatalogSuchergebnis Einlesen Browser Mobile Applikation Email Schreiben Groupware Mashup (z.B. Karte)SMS Gestalten Branchenapplikationen TextbeitragKonzept Recherchieren CMS KonzeptTextdateien Bewerten ECMS ZeitstrahlVideo Evaluieren CRM FachartikelKarte Ordnen Unternehmens-Software StudieStockfotos Sortieren Grafik-/Layout-Software PräsentationIn-house Datenbank Strukturieren Telefonie FaktensammlungKalendereintrag Zusammenfassen etc. ExponatsartikelSpreadsheets Kürzen AnalysenArchiv Übersetzen etc.etc. Informieren

KombinierenAbstrahierenEinordnenVisualisierenGenerierenAnnotierenReferenzierenetc.

Beobachtungen• Inhalte: textzentriert, mehrsprachig, multimedial• Kuratierung: zeit- und wissensintensiv, interdisziplinär,

evtl. durchgeführt in verteilten Teams• Branche: domänen-/branchenspezifische Anforderungen• Einschränkung: Traditionelle CMS-Systeme bieten

kaum Unterstützung für Kuratierungsprozesse!• Sprachtechnologie kann helfen – Kombinierung von

Komponenten zu branchenspezifischen Workflows

DKT Kick-off-Veranstaltung – 25. September 2015

Georg Rehm und Felix Sasaki. “Digital Curation Technologies.” In Proceedings of the 19th Annual Conference of the European Association for Machine Translation (EAMT 2016), Riga, Lettland, Mai 2016

Georg Rehm und Felix Sasaki. “Digitale Kuratierungstechnologien – Verfahren für die effiziente Verarbeitung, Erstellung und Verteilung qualitativ hochwertiger Medieninhalte.” In Proceedings der Frühjahrstagung der Gesellschaft für Sprachtechnologie und Computerlinguistik (GSCL 2015), S. 138-139, Duisburg, 2015

• Unterstützung und Optimierung digitaler Kuratierung durch Sprach- und Wissenstechnologien.

• Entwicklung innovativer Prototypen bei den KMU-Partnern.• Weiterentwicklung der DFKI-Technologien und Transfer mittels

Plattform für digitale Kuratierungstechnologien.

Sprach- und Wissenstechnologien

Kuratierungstechnologien

Branchentechnologien

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Branchenlösungen

Sprach- und Wissens-technologien

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Visualisierung, UIs, Ausstellungskuratierung

Kuratierung für Medien-Redaktionen durch innovative Empfehlungen

Semantic Story Tellingfür Online-Redaktionen

Journalistische Kuratierungsworkflows für die digitalen Geschäftsmodelle klassischer Printmedien

Sprach- und Wissenstechnologien als Basis digitaler Kuratierungstechnologien

DKT besteht aus fünf Teilprojekten

Branche:Museen, Showrooms,Ausstellungen

Branche:TV, Radio, Web-TV, Medien

Branche:Öffentliche Archive

Branche:Journalismus

Technologieplattform – Ziele• Durch (Semi-)Automatisierung der Kuratierungsprozesse

zeitliche und finanzielle Aufwände reduzieren

• Flexible, robuste, skalierbare Services

• Gemeinsamer Bau von Prototypen (proofs-of-concept)

• Modulare Inhalte in neuen Produktionen aggregieren

• Interoperabilität durch generische APIs

• Human in the loop


Sprach- und Wissenstechnologien

Kuratierungstechnologien

Branchentechnologien

Plat

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tech

nolo

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Branchenlösungen

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Die DFKI-Forschungsthemen• Semantische Analyse und Generierung, Mehrsprachigkeit• Integration von Nutzerfeedback in Kuratierungsservices• Domänenadaptierbarkeit: individuelles Training und

nutzerzentrische Anpassungsmöglichkeiten• Interoperabilität aller Services• Harmonisierung von Datenformaten• Hohe Qualität und Präzision• Kuratierungs-Dashboard


DFKI-Teilprojekt: Sprach- und Wissenstechnologien als Basis digitaler Kuratierungstechnologien

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Plattform für digitale Kuratierungstechnologien

Broker REST API

Kuratierungsservice 1

Kuratierungsservice 2

Client nutztdas API

ExternerService 1

ExternerService 2

Client nutztdas API

Client nutztdas API

Client nutztdas API

Kuratierungs-Workflow


• Kuratierungsservice: e-service, der per REST HTTP API bereitsteht. Der Service analysiert den Input und reichert diesen an.

• Services können zu Pipelines bzw. Workflows kombiniert werden.

Output

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Aktueller Stand• Plattform: Services und Service-Workflows• Implementierte Kuratierungsservices:

– Named Entity Recognition – e-entityrecognition e-service – Geolocation – e-entityrecognition, Visualisierung– Temporal Analyser – e-entityrecognition, Visualisierung– Classification – e-classification e-service– Clustering – e-clustering e-service– Textzusammenfassen– e-summarisation e-service– Maschinelle Übersetzung – e-translation e-service– Sentiment Analysis – work in progress– Event Extraction – work in progress– Semantic Storytelling – work in progress

• Kuratierungs-Dashboard: Erster Prototyp


NER, Linking, Geolokalisierung


...In the Viking colony of Iceland, an extraordinary vernacular literature blossomed in the 12th through 14th centuries......The ships were scuttled there in the 11th century, to block anavigation channel and thusprotect Roskilde, thenCopenhagen from seaborne assault......Viking Age inscriptions havealso been discovered on theManx runestones on theIsle of Man.…

Plain Text NIF-Anreicherung Visualisierunghttp://api.digitale-kuratierung.de/api/e-nlp/namedEntityRecognition?analysis=ner http://http://dev.digitale-kuratierung.de/admini/pages/geolocalization.php

• Modus 1: Modell-basiert (für Domänen, für die annotierte Trainingsdaten verfügbar sind)

• Modus 2: Wörterbuch-basiert (für Domänen, für die lediglich Namenslisten verfügbar sind)

• Basiert auf OpenNLP (mit NIF-Integration)

• Entity-Linking durch SPARQL-Querys auf DBPedia.• Für Lokationen werden GPS-Koordinaten bezogen. • Es werden Durchschnittsangaben berechnet auf

Dokumentebene (über alle Lokationen), um diese auf einer Karte visualisieren zu können.

Geolokalisierung als visuelles Zusammenfassen!

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NE Recognition und Linking• http://api.digitale-kuratierung.de/api/e-nlp/trainModel?analysis=dict• Falls lediglich Listen von Namen oder Termen und deren URIs in einer

Ontologie zur Verfügung stehen.

• http://api.digitale-kuratierung.de/api/e-nlp/trainModel?analysis=ner• Falls annotierte Trainingsdaten zur Verfügung stehen

auf neuem Input nutzbar(auch gemeinsam)

statistischesNER-Modell

Datenbank-Dump der Mendelsohn-Briefe

Hohe QualitätBenötigt annotierte Daten

Mittlere QualitätBenötigt weniger annotierte Daten

• Falls – z.B. bei Spezialdomänen – weder das eine (A) noch das andere (B) vorliegt, können potenzielle Entitäten in Kollektionen berechnet werden.

• Diese Liste kann vom Wissensarbeiter überprüft und anschließend als Wörterbuch (A) eingesetzt werden.

Mittlere Qualität Menschliche Intervention notwendigBenötigt keine annotierten Daten

A B

C

• Linking per Extraktion der DBpedia-URI• NE-Typspezifische SPARQL-Querys für

Personen (Geburtsdatum), Lokationen (Koordinaten), Organisationen (Typ)

• Wörterbuch kann URIs enthalten

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Zeitausdrücke...The ships were scuttled there in the 11th century, to block anavigation channel and thusprotect Roskilde, thenCopenhagen from seaborne assault......Viking Age inscriptions havealso been discovered on theManx runestones on theIsle of Man.......In the Viking colony of Iceland, an extraordinary vernacular literature blossomed in the 12ththrough 14th centuries…

900

1600

http://api.digitale-kuratierung.de/api/e-nlp/namedEntityRecognition?analysis=temphttp://dev.digitale-kuratierung.de/admini/pages/timelining.php

Plain-Text NIF-Anreicherung Visualisierung

• Sortiert Dokumente auf einer chronologischen Skala.

• Regelbasiertes System, um unsere Zielsprachen bestmöglich bedienen zu können (EN, DE).

• Analyse von Zeitausdrücken in einem Dokument.

• Berechnet Durchschnittswerte und Intervalle.

• Plan: Mechanismus für nutzerbasierte Regeln.

• Verwandte Arbeiten: SUTime, HeidelTime, Tango, Tarsgi.

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Maschinelle Übersetzung


Workflow

Language & Translation

Models trained on DGT, News, Europarl, TED

Herr Modi befindet sich auf einer fünftägigenReise nach Japan, um die wirtschaftlichen

Beziehungen mit der drittgrößtenWirtschaftsnation der Welt zu festigen.

Mr Modi is located on a five-day trip to Japan to strengthen the economic ties with the third largest economy in the world.

Named Entity Recognition

Entity Linking

Temporal Expressions

Metadata Processing

Post-Edit Retraining

Beispiel

• Robuste, adaptierbare MT-Modelle (nutzen Moses, Cdec, Giza++, SRILM etc.)• Parallele und monolinguale Korpora: Europarl, DGT-TM, TED, UN, Newscrawl u.a.• Kombination mit anderen DKT-Services (Summariser, NER, Temporal Analyser); ITS 2.0, NIF• Diverse Linked-Data-Datenquellen unterstützen MT (z.B. Dbpedia, BabelNet, WordNet)

Eleftherios Avramidis, Aljoscha Burchardt, Vivien Macketanz,Ankit Srivastava. 2016. “DFKI’s System for WMT16 IT-domainTask, including Analysis of Systematic Errors”. In Proc. of the 1st

Conf. on Machine Translation, Berlin, S. 415-422.

Workflow

Language & Translation

Models trained on DGT, News, Europarl, TED

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Textanalytik für bessere MT


Ankit Srivastava, Felix Sasaki, Peter Bourgonje, Julian Moreno-Schneider, Jan Nehring, undGeorg Rehm. 2016. “How to Configure Statistical Machine Translation with Linked Open DataResources”. In Proc. of Translating and Computer 38. London, November. Im Druck.

Quellsprache: Englisch1. A European Commission spokesman …2. MS Paint is a good option.

Zielsprache: Deutsch1. Ein Sprecher der European Commission …2. Frau Farbe ist eine gute wahl.

• Korrektur von Übersetzungsfehlern durch Textanalytik.• Unbekanntes Wort: “European Commission” sollte als „Europäische

Kommission“ übersetzt werden. Übersetzung kann aus Dbpedia bezogen werden.• Disambiguierung: “MS Paint” wird als Person und nicht als Produktname erkannt.

Lösung: Term wird als benannte Entität getaggt und bleibt unübersetzt.

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Textzusammenfassen


Die Aktie der RWE AG fiel am Donnerstag um 0,21% auf 19,16 EUR und schwankte am Handelstag zwischen 19,08 und 19,32 EUR. Das Handelsvolumen der Aktie lag bei 1,79 Millionen Aktien und so unter dem 52-Wochen und 150-Tagesvolumen von 3,40 Millionen bzw. 3,96 Millionen Aktien. Im letzten Monat und den letzten 3 Monaten verlor die RWE-Aktie 3,79% bzw. 18,95% und in den letzten 3 Tagen 3,55%. Das PE und PB-Verhältnis der Unternehmensaktie liegt aktuell bei 11,44 bzw. 1,29, während die historischen PE und PB-Werte jeweils bei 11,77 bzw. 2,13 liegen.

Im letzten Monat und den letzten 3 Monaten verlor die RWE-Aktie 3,79% bzw. 18,95% und in den

letzten 3 Tagen 3,55%.

• Kuratierungsservice rankt Sätze – basierend auf div. Features – hinsichtlich ihrer Wichtigkeit.

• Modul ist in der Entwicklung.

• Beispiel: Artikel über den fallenden Aktienkurs von RWE (Daten stammen von Condat).

• Ausblick: Integration der Analyseergebnisse anderer DKT-Services in den Algorithmus.

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Semantic Storytelling• Wichtige Funktionalität in allen KMU-Partner-Use Cases:

Automatisches Hyperlinking von Dokumentkollektionen• Input: Kohärente, in sich geschlossene Kollektion• Output: Angereicherte Kollektion, die als Hypertext zugreifbar

ist – für effizientes und intuitives Browsing• Semantic Storytelling – arbeitet auf diesem Hypertextgraph,

den wir auf der ursprünglichen Kollektion erzeugen• Ermöglicht multiple Rezeptionspfade durch die Kollektion• Semantic Storytelling ist die Identifizierung, das Ranking

und die Empfehlung sinnvoller Hypertextpfade• Es gibt noch zahlreiche Herausforderungen ...



Semantic Storytelling• Aktueller, experimenteller Stand: GUI erlaubt dynamischen Überblick, welche

salienten, in einer Kollektion genannten Entitäten was und wo getan haben.• Nutzer sollen sich schnell einen Überblick über den Inhalt verschaffen können.

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(Vergrößerung)

Julián Moreno Schneider, Peter Bourgonje, Jan Nehring, Georg Rehm, Felix Sasaki, and Ankit Srivastava. Towards Semantic Story Telling with Digital Curation Technologies. In Larry Birnbaum, Octavian Popescuk und Carlo Strapparava, Hrsg., Proceedings of Natural Language Processing meets Journalism - IJCAI-16 Workshop (NLPMJ 2016), New York, Juli 2016.

Peter Bourgonje, Julián Moreno Schneider, Georg Rehm und Felix Sasaki. Processing Document Collections to Automatically Extract Linked Data: Semantic Storytelling Technologies for Smart Curation Workflows. In Aldo Gangemi und Claire Gardent, Hrsg., Proceedings of the 2nd International Workshop on Natural Language Generation and the Semantic Web (WebNLG 2016), S. 13-16, Edinburgh, UK, September 2016. The Association for Computational Linguistics.

Peter Bourgonje, Julian Moreno-Schneider, Jan Nehring, Georg Rehm, Felix Sasaki und Ankit Srivastava. “Towards a Platform for Curation Technologies: Enriching Text Collections with a Semantic-Web Layer.” In Harald Sack, Giuseppe Rizzo, Nadine Steinmetz, Dunja Mladenić, Sören Auer und Christoph Lange, Hrsg., The Semantic Web: ESWC 2016 Satellite Events, Juni 2016.

Ausblick

• Automatisches Hyperlinking• Integration in das Dashboard• Generierung von Story-Pfaden• Relationsextraktion und

Dependenzparsing• Textgenerierung

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Beispiel: Automatisches Glossar• Automatisches

Glossar (Personen, Orte, Organis.)

• Informieren über unbekannte Begriffe in einer Sammlung.

• Links verweisen auf die Vorkommen in Dokumenten.

• Bekannt aus Büchern und somit direkt verständlich.

Glossar der Mendelsohn-Briefe


Beispiel: Autoritative Dokumente• Über eine Entität

informieren, die in einer Kollektion auftaucht (1).

• Dokumentauswahl listet alle Entitäten auf (2).

• Klick listet Vorkommen in Kollektion auf, sortiert nach Frequenz (3).

• Hilft, diejenigen Doku-mente zu finden, die eine Entität häufig erwähnen und daher eine „Autorität“ bzgl. dieser Entität darstellen.


1

2

3

Liste derjenigen Dokumente der Mendelsohn-Briefe,in denen „New York“ auftaucht (nach Häufigkeit sortiert)

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RDF DB

RDF DB

Semantic Storytelling Backend

Authoring Environment

iOS App Android AppHTML5ePub …

• Input: Self-contained document collection• Example: Mendelsohn letters, 2796 documents,

written in German, English, French

• Assists the editor in putting together stories based on the semantic analyses

• Enables the construction of new stories, for example, by (1) focussing on the specific requirements of different text types such as biography or travelogue or (2) through highlighting and recommending to the human expert specific relationships between entities

• Automatic transformation of RDF database contents into play-out formats for different channels and media

Semantic Storytelling: Analysis and Annotation Steps• Language identification (for cross-lingual processing)• Temporal expression analysis (TimeX)• Geographic location analysis (GeoX)• Participants and actors analysis (Person X)• Coreference analysis• Event detection (cross-lingual, including German and

French, through machine translation)• Mode of transportation analysis• Identification of Movement Action Events out of the set of

identified events (filtering)

ExperimentalStorytelling Dashboard

Beispiel: Die Mendelsohn-Briefe

Mit Dank an:






































Digitale Kuratierung in Bibliotheken

Aktivitäten und Beispiele aus der Staatsbibliothek zu Berlin• Digitalisierung 2.0• Digitale Kuratierung• Beispiele


Digitalisierung 2.0• 2007: Aufbau eines eigenen Digitalisierungszentrum• 2013: 2-Schichten-System mit 24 Schichten• 2016: 20 Geräte (A2-A0, Scanroboter, Thermografie

Kamera, Grazer Buchtisch, etc.)• Aktuell ca. 13 Mio. Images,

Zuwachs ca. 1,7 Mio. Images pro Jahr

• Digitisation-on-Demand Service:http://staatsbibliothek-berlin.de/service/digitalisate-und-reproduktionen/


Daten, Daten, Daten• Digitalisierte Sammlungen: 14 Mio. Seiten,

pro Jahr um ca. 2,5 Mio. Seiten wachsend• ZEFYS: Ca. 3,5 Mio. Seiten Zeitungen, + 0,5 Mio./Jahr• Zeitschriftendatenbank (ZDB): 1,8 Mio. Titeldaten• Kalliope Katalog: 3,2 Mio. Datensätze zu Nachlässen

• Gemeinsame Normdatei (GND): 16 Mio. Daten• Deutsche Digitale Bibliothek (DDB): 20 Mio. Objekte• Europeana: 55 Mio. Objekte


Digitale Kuratierung• (automatische) Erschließung von Struktur und Inhalten

von Dokumenten über die rein beschreibende, bibliographische Erschließung hinaus

• Beispiele: – Europeana Newspapers:

Named Entity Recognition (Personen, Orte, etc.)– Europeana 1914-1918:

Linked Data (Relationen zwischen Entitäten, Schlagworten und Normdaten)


Europeana Newspapers• Europeana Newspapers

www.europeana-newspapers.eu

• 12 Mio. Seiten historische Zeitungen inkl. Volltexte (OCR)


Named Entity Recognition


https://github.com/EuropeanaNewspapers/ner-app

NER Kodierung• NER Kodierung in ALTO-XML (>= 2.1)


<String STYLEREFS="ID7" HEIGHT="132.0" WIDTH="570.0" HPOS="5937.0" VPOS="3279.0" CONTENT="Reynolds" WC="0.95238096" TAGREFS="Tag5"></String><String STYLEREFS="ID7" HEIGHT="102.0" WIDTH="540.0" HPOS="18438.0"VPOS="22008.0" CONTENT="Baltimore" WC="0.82539684" TAGREFS="Tag10"></String>…<Tags>

<NamedEntityTag ID="Tag5" TYPE="Person" LABEL="Reynolds"/><NamedEntityTag ID="Tag10" TYPE="Location" LABEL="Baltimore"/>

</Tags>

NER Korpus


NER Annotation• Evaluation von BRAT, WebAnno, INL Attestation

• INL Attestation wg.:– Optimiert für

schnelle Erfassung– Unterstützung für

ALTO-XML– Zusammenarbeit

und Support durchINT Leiden


Annotationen: Statistik


Language # tokens # PER # LOC # ORG

French 207,000 5,672 5,614 2,574

Dutch 182,483 4,492 4,448 1,160

German 96,735 7,914 6,143 2,784

Language # tokens # PER # LOC # ORG

French 100% 2,75% 2,71% 1,24%

Dutch 100% 2,46% 2,44% 0,64%

German 100% 8,18% 6,35% 2,88%

Language Word-‐Error-‐Rate (Bag of Words) Reading Order Success Rate

French 16,6% 19,9%

Dutch 17,6% 23,2%

German 15,9% / 21,9% 13,6%

NER: Evaluation NL


Niederländisch

NER Evaluation: FR


Französisch

NER Disambiguierung• Bsp. „Siege of Przemyśl“


Die Belagerung von Przemyśl war die größteBelagerung des Ersten Weltkriegs und eineschwere Niederlage für Österreich-Ungarn.Am 9. November begann ein zweiterBelagerungsversuch, der 133 Tageandauerte. Die noch aus 110.000 Soldatenbestehende österreichische Garnisonkapitulierte am 22. März 1915 und ging inrussische Gefangenschaft.

9. November. In Rzeszow kommt einTelegramm. Der Zug kann nicht mehr bisLemberg laufen, Lemberg ist in russischenHänden. Endstation Przemysl. Erst beiZurawica, der letzten Station vor Przemysl,hat man das Gefühl, in den Krieghineinzufahren, hier gibt es riesige Zeltlagerder österreichischen Garnison.

Normdatenverlinkung


wikidata.org/wiki/Q698828

dbpedia.org/page/Q698828

lccn.loc.gov/sh95002132

Siege of Przemyśl

Europeana 1914-1918• Europeana 1914-1918

www.europeana1914-1918.eu

• 400,000 Dokumente aus Bibliotheken, Archiven, Museenwww.europeana-collections-1914-1918.eu

• 740h Film und 6100 Dokumente aus Filmarchivenhttp://project.efg1914.eu/

• Online Enzyklopädiewww.1914-1918-online.net


Information Retrieval

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Siege of Przemyśl


Systematik• Analyse des „Alten Realkatalog“ (ARK)

http://ark.staatsbibliothek-berlin.de/


Systematik• Ranking der häufigsten Klassifikationen


Subject Heading CountWorld War, 1914-1918–Campaigns 4307World War, 1914-1918–Trench warfare 2990World War, 1914-1918–Transportation 2171World War, 1914-1918–Caricatures and cartoons 2013World War, 1914-1918–Serbia 1755

Systematik• Mapping zu Library of Congress Subject Headings


Subject Heading LoC identifierWorld War, 1914-1918–Campaigns sh85148240World War, 1914-1918–Trench warfare sh2008113804World War, 1914-1918–Transportation sh2008113817World War, 1914-1918–Caricatures and cartoons sh2010119466World War, 1914-1918–Serbia sh2008113856

Metadaten• Anreicherung der MODS-Metadaten mit LCSH IDs


Übersetzungen• Übersetzungen aller Klassifikationen






Europeana Transcribathon Campus• Wann?

22.-23. Juni 2017

• Wo?SBB Potsdamer Str. 33

• Was?Transkription & Verlinkung von Zeitungen und WW1-Dokumenten

• Mehr Infos?transcribathon.com/berlin2017



Schlussfolgerungen• Kuratierungstechnologien unterstützen Wissensarbeiter

beim Verarbeiten von digitalen Inhalten.• Enormes Potential für Folgeaktivitäten in zusätzlichen

Anwendungsszenarien – Projektantrag in Vorbereitung. • Kuratierungstechnologien werden benötigt, um die

Wissensspeicher der Bibliotheken in das Digitale zu übertragen und tief zu erschließen.

• Ziel: Bessere und einfachere Nutzbarkeit der Daten.• Bibliotheken können durch Bereitstellung frei nutzbarer,

hochqualitativer Daten die Weiterentwicklung von semantischen Erschließungsmethoden fördern sowie auch neue Geschäftsfelder entwickeln.


Vielen Dank!http://www.digitale-kuratierung.de


Technology

Digitale Kuratierungstechnologien: Anwendungsfälle in Digitalen Bibliotheken