論文の概要: Data Augmentation for Personal Knowledge Base Population

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10943v2
• Date: Tue, 18 Aug 2020 06:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 09:09:40.350457
• Title: Data Augmentation for Personal Knowledge Base Population
• Title（参考訳）: 個人知識ベース人口のためのデータ拡張
• Authors: Lingraj S Vannur, Balaji Ganesan, Lokesh Nagalapatti, Hima Patel, MN Thippeswamy
• Abstract要約: コールドスタート知識ベース人口(KBP)は、構造化されていない文書から知識ベースを投入する問題である。 本研究では,ルールベースのアノテータとグラフニューラルネットワークをリンク予測の欠如に用い,より完全で公平で多様な知識ベースを投入するシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.864819846886142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cold start knowledge base population (KBP) is the problem of populating a knowledge base from unstructured documents. While artificial neural networks have led to significant improvements in the different tasks that are part of KBP, the overall F1 of the end-to-end system remains quite low. This problem is more acute in personal knowledge bases, which present additional challenges with regard to data protection, fairness and privacy. In this work, we present a system that uses rule based annotators and a graph neural network for missing link prediction, to populate a more complete, fair and diverse knowledge base from the TACRED dataset.
• Abstract（参考訳）: コールドスタート知識ベース人口(KBP)は、構造化されていない文書から知識ベースを投入する問題である。 人工ニューラルネットワークは、KBPの一部であるさまざまなタスクに大きな改善をもたらしたが、エンドツーエンドシステムの全体的なF1は非常に低いままである。 この問題は、個人の知識ベースにおいてより深刻であり、データ保護、公平性、プライバシーに関して追加の課題がある。 本研究では,ルールベースのアノテータとグラフニューラルネットワークを用いてリンク予測の欠如を予測し,TACREDデータセットからより完全で公平で多様な知識ベースを抽出するシステムを提案する。

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