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Knolwedge Acquisi0on from Music Digital Libraries Sergio Oramas, Mohamed Sordo

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Knolwedge  Acquisi0on  from  Music  Digital  Libraries    

 Sergio  Oramas,  Mohamed  Sordo  

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•  Musicological  Knowledge  is  hidden  between  the  lines  •  Machines  don’t  know  how  to  read  

Mo0va0on  

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•  Obtain  knowledge  automa0cally  •  Make  complex  ques0ons  •  Visualize  the  informa0on  •  Improve  naviga0on  •  Share  knowledge  

Why  Knowledge  Acquisi0on?  

4  

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•  The  Seman&c  Web  aims  at  conver0ng  the  current  web,  dominated  by  unstructured  and  semi-­‐structured  documents  into  a  web  of  linked  data.  

•  Achievements  useful  for  Digital  Libraries  –  Common  framework  for  data  representa0on  and  interconnec0on  (RDF,  ontologies)  

–  Seman0c  technologies  to  annotate  texts  (En0ty  Linking)  –  Language  for  complex  queries  (SPARQL)  

Seman0c  Web  

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Wikipedia  and  DBpedia  

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-­‐  Digital  Encyclopedia  -­‐  Unstructured  -­‐  Keyword  search  

-­‐  Knowledge  Base  -­‐  Structured  -­‐  Query  search  

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•  Dbpedia  example  queries  –  Composers  born  in  Vienna  in  XVIII  Century  –  American  jazz  musicians  that  have  wri\en  songs  recorded  by  RCA  Records  

•  Dbpedia  graph  applica0ons  –  En0ty  Relevance  –  En0ty  Similarity  –  En0ty  Recommenda0on  

DBpedia  

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Google  Knowledge  Graph  

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•  Current  naviga0on  –  Indexes  –  Keyword-­‐based  search  

•  From  searchable  repositories  to  knowledge  environments  –  Complex  queries  –  Informa0on  visualiza0on  –  Recommenda0on  –  Data  Analy0cs  –  Q&A  

Music  Digital  Libraries  

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Music  Digital  Libraries  

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Music  Digital  Libraries  

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•  Encyclopedic  dic0onary  •  One  of  the  largest  reference  works  in  Western  music  •  Ar0st  biographies  crawled  from  the  Grove  Music  Online  

–  16,707  biographies  (1st  paragrahph)  –  From  pre-­‐medieval  to  contemporary  

Dataset:  The  New  Grove  

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•  What  are  the  most  relevant  music  schools?  •  What  are  the  ar0sts  most  similar  to  Schoenberg?  •  Which  are  the  most  represented  roles  in  the  Grove?  •  Is  there  a  migra0on  tendency  in  ar0sts?  To  which  ci0es?  •  What  is  the  best  city  to  die  for  a  musician?  

Dataset:  The  New  Grove  

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Dataset:  The  New  Grove  

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 Anton  Webern  (b  Vienna,  3  Dec  1883;  d  Mi\ersill,15  Sept  1945).  Austrian  composer  and  conductor.  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil,  and  Alban  Berg,  who  came  to  him  a  few  weeks  later  […]  Boulez  and  Stockhausen  and  other  integral  serialists  of  the  Darmstadt  School  […]  

Informa0on  Extrac0on  

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 Anton  Webern  (b  Vienna,  3  Dec  1883;  d  Mi\ersill,15  Sept  1945).  Austrian  composer  and  conductor.  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil,  and  Alban  Berg,  who  came  to  him  a  few  weeks  later  […]  Boulez  and  Stockhausen  and  other  integral  serialists  of  the  Darmstadt  School  […]  

Informa0on  Extrac0on  

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 Anton  Webern  (b  Vienna,  3  Dec  1883;  d  Mi\ersill,15  Sept  1945).  Austrian  composer  and  conductor.  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil,  and  Alban  Berg,  who  came  to  him  a  few  weeks  later  […]  Boulez  and  Stockhausen  and  other  integral  serialists  of  the  Darmstadt  School  […]  

Informa0on  Extrac0on  

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 Anton  Webern  (b  Vienna,  3  Dec  1883;  d  Mi\ersill,15  Sept  1945).  Austrian  composer  and  conductor.  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil,  and  Alban  Berg,  who  came  to  him  a  few  weeks  later  […]  Boulez  and  Stockhausen  and  other  integral  serialists  of  the  Darmstadt  School  […]  

Informa0on  Extrac0on  

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 Anton  Webern  (b  Vienna,  3  Dec  1883;  d  Mi\ersill,15  Sept  1945).  Austrian  composer  and  conductor.  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil,  and  Alban  Berg,  who  came  to  him  a  few  weeks  later  […]  Boulez  and  Stockhausen  and  other  integral  serialists  of  the  Darmstadt  School  […]  

Informa0on  Extrac0on:  En0ty  Linking  

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Domain  Knowledge  Base  

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•  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil  

Informa0on  Extrac0on:  Rela0on  Extrac0on  

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•  Webern,  who  was  probably  Schoenberg's  first  private  pupil  

Informa0on  Extrac0on:  Rela0on  Extrac0on  

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Webern   Schoenberg  pupil_of  

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Methodology  

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Knowledge  Graph  

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•  16,707  biographies  •  434  roles  •  Graph  

–  47,367  nodes  –  274,333  edges  

Knowledge  Graph:  Data  Analy0cs  

33  

Role   Amount  composer                   2618  teacher   1065  conductor                 968  pianist   704  organist                   676  singer       404  violinist                 285  …      musicologist           144  cri0c       133  

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Birth  Year  

Death  Year  

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Birth  Year  

Death  Year  

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Knowledge  Graph:  Data  Analy0cs  

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Country   Births   Deaths   Difference  United  States   2317   2094   -­‐10%  Italy   1616   1279   -­‐21%  Germany   1270   1292   2%  France   991   1058   7%  United  Kingdom   882   877   -­‐1%  

City   Births   Deaths   Difference  London   322   507   57%  Paris   304   720   137%  New  York   266   501   88%  Vienna   177   292   65%  Rome   159   256   61%  

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•  City  –  Paris,  London,  Vienna,  Rome,  Venice,  Berlin,  Paris,  New  York  

•  Venue  –  Covent  Garden  Theatre,  King's  Theatre,  Drury  Lane,  Carnegie  Hall,  Théâtre  de  la  Monnaie,  Stad\heater,  Theatre  Royal,  …  

•  Educa0onal  Ins0tu0on  –  Paris  Conservatoire,  Moscow  Conservatory,  Juilliard  School,  St  Petersburg  Conservatory,  Bmus,  Prague  Conservatory,  Leipzig  Conservatory,  Vienna  Hochschule  für  Musik,  ...  

Knowledge  Graph:  En0ty  Relevance  

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•  Biography  subject  –  Haydn,  Claude  Debussy,  Arnold  Schoenberg,  Robert  Stevenson,  Paul  Hindemith,  Giovanni  Pierluigi  da  Palestrina,  Gustav  Mahler,  Maurice  Ravel,  Jean-­‐Philippe  Rameau  

–  Mozart?,  Bach?,  Wagner?  •  Genre  

–  chamber  music,  cappella,  jazz,  folk  music,  avant  garde,  baroque  music,  electronic  music,  musical  theatre,  plainchant  

Knowledge  Graph:  En0ty  Relevance  

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•  PageRank  algorithm  and  Maximal  Common  Subgraph    •  Arnold  Schoenberg:  Anton  Webern,  Paul  Hindemith,  Gustav  

Mahler,  Alban  Berg,  Claude  Debussy  •  Guido  Adler:  Heinrich  Jalowetz,  Eusebius  Mandyczewski,  

Robert  Fuchs,  Karl  Weigl,  Anton  Wranitzky  •  Manuel  de  Falla:  Ricardo  Viñes,  Juan  Vicente  Lecuna,  Enrique  

Granados,  Miguel  Llobet  Soles,  Luigi  Russolo  •  Miles  Davis:  Dizzy  Gillespie,  Herbie  Hancock,  Paul  Chambers,  

Tony  Williams,  Cannonball  Adderley  

Knowledge  Graph:  En0ty  Similarity  

39  

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Rela0ons  Graph:  Informa0on  Visualiza0on  

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Rela0ons  Graph:  Informa0on  Visualiza0on  

41  

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•  Crea0on  and  cura0on  of  a  library  from  Web  content  •  FlaBase:  Flamenco  Knowledge  Base  

Mixing  Different  Data  Sources  

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•  Data  Acquisi0on  –  APIs  –  Web  crawling  –  SPARQL  endpoints  

•  En0ty  Resolu0on  –  String  similarity  between  labels  –  Graph  similarity  (context  informa0on)  

Mixing  Different  Data  Sources  

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FlaBase:  Flamenco  Knowledge  Base  

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•  Data  gathered  –  1,174  Ar0sts  (text  biography)  –  76  Palos  (flamenco  genres)  –  2,913  Albums  –  14,078  Tracks  –  771  Andalusian  loca0ons  

•  Knowledge  Extracted  –  Place  of  birth  –  Date  of  birth  –  En0ty  men0ons  in  text  

FlaBase:  Flamenco  Knowledge  Base  

45  

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•  Number  of  ar0sts  by  year  of  birth  

FlaBase:  Data  Analy0cs  

46  

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FlaBase:  Data  Analy0cs  

47  

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•  Flamenco  expert  evalua0on  

FlaBase:  Ar0st  Relevance  

48  

Precision  Values  

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•  Music  Digital  Libraries  can  benefit  from  seman0c  approaches    •  Music  Digital  Libraries  are  s0ll  in  an  early  stage  of  

development  compared  to  the  Web  (Linked  Open  Data,  Google  Knowledge  Graph)  

•  Knowledge  acquisi0on  from  Digital  Libraries  can  help  musicologists  not  only  to  search  content,  but  also  to  discover  new  knowledge  

Conclusions  

49  

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•  This  work  was  partly  funded  by  the  COFLA2  research  project  (Proyectos  de  Excelencia  de  la  Junta  de  Andalucía,  FEDER  P12-­‐TIC-­‐1362).  

Aknowledgments  

50  

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•  Oramas  S.,  Sordo  M.,  Espinosa-­‐Anke  L.,  Serra  X.  (2015).  A  Seman,c-­‐based  approach  for  Ar,st  Similarity.  Interna0onal  Society  for  Music  Informa0on  Retrieval  Conference  ISMIR  2015.  In  Press.  

•  Oramas  S.,  Gomez  F.,  Gomez  E.,  Mora  J.  (2015).  FlaBase:  Towards  the  crea,on  of  a  Flamenco  Music  Knowledge  Base.  Interna0onal  Society  for  Music  Informa0on  Retrieval  Conference  ISMIR  2015.  In  Press.  

•  Sordo,  M.,  Oramas  S.,  &  Espinosa-­‐Anke  L.  (2015).  Extrac,ng  Rela,ons  from  Unstructured  Text  Sources  for  Music  Recommenda,on.  Interna0onal  Conference  on  Applica0ons  of  Natural  Language  to  Informa0on  Systems  NLDB  2015.  

•  Oramas  S.,  Sordo  M.,  Espinosa-­‐Anke  L.  (2015).  A  Rule-­‐based  Approach  to  Extrac,ng  Rela,ons  from  Music  Tidbits.  2nd  Workshop  on  Knowledge  Extrac0on  from  Text  at  WWW  2015.  

•  Oramas  S.,  Sordo  M.,  Serra  X.  (2014).  Automa,c  Crea,on  of  Knowledge  Graphs  from  Digital  Musical  Document  Libraries.  Conference  in  Interdisciplinary  Musicology  CIM  2014.  

Bibliography  

51  

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Knolwedge  Acquisi0on  from  Music  Digital  Libraries    

 Sergio  Oramas,  Mohamed  Sordo  

 

 [email protected]  

@sergiooramas  

Thanks!  

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