A Swedish Natural Language Processing Pipeline For Building Knowledge Graphs

• Main Author: González, Alejandro
• Format: Others
• Language: English
• Published: KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) 2018
• Subjects: Computer and Information Sciences; Data- och informationsvetenskap
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254363

The concept of knowledge is proper only to the human being thanks to the faculty of understanding. The immaterial concepts, independent of the material causes of the experience constitute an evident proof of the existence of the rational soul that makes the human being a spiritual being "in a way independent of the material. Nowadays research efforts in the field of Artificial Intelligence are trying to mimic this human capacity using computers by means of tteachingthem how to read and understand human language using Machine Learning techniques related to the processing of human language. However, there are still a significant number of challenges such as how to represent this knowledge so can be used by a machine to infer conclusions or provide answers. This thesis presents a Natural Language Processing pipeline that is capable of building a knowledge representation of the information contained in Swedish human-generated text. The result is a system that, given Swedish text in its raw format, builds a representation in the form of a Knowledge Graph of the knowledge or information contained in that text. === Vetskapen om kunskap är den del av det som definierar den nutida människan (som vet, att hon vet). De immateriella begreppen oberoende av materiella attribut är en del av beviset på att människan en själslig varelse som till viss del är oberoende av materialet. För närvarande försöker forskningsinsatser inom artificiell intelligens efterlikna det mänskliga betandet med hjälp av datorer genom att "lära" dem hur man läser och förstår mänskligt språk genom att använda maskininlärningstekniker relaterade till behandling av mänskligt språk. Det finns emellertid fortfarande ett betydande antal utmaningar, till exempel hur man representerar denna kunskap så att den kan användas av en maskin för att dra slutsatser eller ge svar utifrån detta. Denna avhandling presenterar en studie i användningen av ”Natural Language Processing” i en pipeline som kan generera en kunskapsrepresentation av informationen utifrån det svenska språket som bas. Resultatet är ett system som, med svensk text i råformat, bygger en representation i form av en kunskapsgraf av kunskapen eller informationen i den texten.