論文の概要: Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02320v6
• Date: Sat, 11 Sep 2021 21:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:41:14.685703
• Title: Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフ
• Authors: Aidan Hogan, Eva Blomqvist, Michael Cochez, Claudia d'Amato, Gerard de Melo, Claudio Gutierrez, Jos\'e Emilio Labra Gayo, Sabrina Kirrane, Sebastian Neumaier, Axel Polleres, Roberto Navigli, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, Sabbir M. Rashid, Anisa Rula, Lukas Schmelzeisen, Juan Sequeda, Steffen Staab, Antoine Zimmermann
• Abstract要約: 我々は、知識グラフに使用される様々なグラフベースのデータモデルとクエリ言語を動機付け、対比する。 本稿では,帰納的手法と帰納的手法を組み合わせた知識の表現と抽出について説明する。 我々は知識グラフの高レベルな今後の研究方向性を結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.06435841693428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we provide a comprehensive introduction to knowledge graphs, which have recently garnered significant attention from both industry and academia in scenarios that require exploiting diverse, dynamic, large-scale collections of data. After some opening remarks, we motivate and contrast various graph-based data models and query languages that are used for knowledge graphs. We discuss the roles of schema, identity, and context in knowledge graphs. We explain how knowledge can be represented and extracted using a combination of deductive and inductive techniques. We summarise methods for the creation, enrichment, quality assessment, refinement, and publication of knowledge graphs. We provide an overview of prominent open knowledge graphs and enterprise knowledge graphs, their applications, and how they use the aforementioned techniques. We conclude with high-level future research directions for knowledge graphs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では知識グラフの包括的紹介を行い,近年,多様で動的,大規模データ集合の活用を要求されるシナリオにおいて,産学界と学界の両方から大きな注目を集めている。 オープンコメントの後、様々なグラフベースのデータモデルとナレッジグラフに使用されるクエリ言語を動機付け、対比します。 知識グラフにおけるスキーマ,アイデンティティ,コンテキストの役割について議論する。 本稿では,帰納的手法と帰納的手法を組み合わせた知識の表現と抽出について説明する。 我々は知識グラフの作成,エンリッチメント,品質評価,改良,公開のための手法を要約する。 オープンナレッジグラフとエンタープライズナレッジグラフ、その応用、そして上記のテクニックの使い方について概観する。 我々は、知識グラフの高レベルな将来の研究方向で結論づける。

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