Fugu-MT 論文翻訳(概要): Correcting Knowledge Base Assertions

論文の概要: Correcting Knowledge Base Assertions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06917v1
Date: Sun, 19 Jan 2020 23:03:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-08 10:11:58.812344
Title: Correcting Knowledge Base Assertions
Title（参考訳）: 知識ベースアサーションの修正
Authors: Jiaoyan Chen, Xi Chen, Ian Horrocks, Ernesto Jimenez-Ruiz, and Erik B. Myklebus
Abstract要約: 知識ベース(KB)の有用性とユーザビリティは、品質の問題によって制限されることが多い。よくある問題は誤った主張の存在であり、しばしば語彙的あるいは意味的な混乱によって引き起こされる。このようなアサーションを補正する問題について検討し、語彙マッチング、セマンティック埋め込み、ソフト制約マイニング、セマンティック一貫性チェックを組み合わせた一般的な補正フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.420502742339053
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The usefulness and usability of knowledge bases (KBs) is often limited by quality issues. One common issue is the presence of erroneous assertions, often caused by lexical or semantic confusion. We study the problem of correcting such assertions, and present a general correction framework which combines lexical matching, semantic embedding, soft constraint mining and semantic consistency checking. The framework is evaluated using DBpedia and an enterprise medical KB.
Abstract（参考訳）: 知識ベース(KB)の有用性とユーザビリティは品質の問題によって制限されることが多い。よくある問題は誤った主張の存在であり、しばしば語彙的あるいは意味的な混乱によって引き起こされる。そこで本研究では,このようなアサーションを訂正する問題について検討し,語彙マッチング,意味埋め込み,ソフト制約マイニング,意味一貫性チェックを組み合わせた一般的な補正フレームワークを提案する。このフレームワークはDBpediaと企業医療KBを用いて評価される。

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