論文の概要: Entity Extraction from Wikipedia List Pages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05146v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 07:48:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 15:16:12.472338
- Title: Entity Extraction from Wikipedia List Pages
- Title（参考訳）: Wikipediaリストページからのエンティティ抽出
- Authors: Nicolas Heist and Heiko Paulheim
- Abstract要約: 私たちは、DBpediaをバックボーンとして、カテゴリとリストページから大規模な分類を構築します。
遠隔監視により、リストページ内の新しいエンティティの識別のためのトレーニングデータを抽出する。
我々はDBpediaを7.5万の新しい型ステートメントと380万の高精度な新しい事実で拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3605348648054463
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When it comes to factual knowledge about a wide range of domains, Wikipedia
is often the prime source of information on the web. DBpedia and YAGO, as large
cross-domain knowledge graphs, encode a subset of that knowledge by creating an
entity for each page in Wikipedia, and connecting them through edges. It is
well known, however, that Wikipedia-based knowledge graphs are far from
complete. Especially, as Wikipedia's policies permit pages about subjects only
if they have a certain popularity, such graphs tend to lack information about
less well-known entities. Information about these entities is oftentimes
available in the encyclopedia, but not represented as an individual page. In
this paper, we present a two-phased approach for the extraction of entities
from Wikipedia's list pages, which have proven to serve as a valuable source of
information. In the first phase, we build a large taxonomy from categories and
list pages with DBpedia as a backbone. With distant supervision, we extract
training data for the identification of new entities in list pages that we use
in the second phase to train a classification model. With this approach we
extract over 700k new entities and extend DBpedia with 7.5M new type statements
and 3.8M new facts of high precision.
- Abstract（参考訳）: 幅広いドメインに関する事実的な知識に関しては、ウィキペディアがWeb上の情報の主要な情報源であることが多い。
DBpediaとYAGOは、大きなドメイン間の知識グラフとして、ウィキペディアの各ページのエンティティを作成し、エッジを介してそれらを接続することで、その知識のサブセットをエンコードする。
しかし、wikipediaベースの知識グラフが完成にはほど遠いことはよく知られている。
特にウィキペディアのポリシーは、特定の人気がある場合にのみ主題に関するページを許可するので、そのようなグラフはあまり知られていないエンティティに関する情報を欠く傾向にある。
これらのエンティティに関する情報はしばしば百科事典で入手できるが、個々のページとして表現されない。
本稿では,ウィキペディアのリストページからエンティティを抽出するための2段階のアプローチを提案する。
第1フェーズでは、カテゴリとリストページからDBpediaをバックボーンとして大規模な分類を構築します。
遠隔監視により,第2フェーズで使用するリストページにおいて,新たなエンティティの識別のためのトレーニングデータを抽出し,分類モデルを訓練する。
このアプローチでは、700万以上の新しいエンティティを抽出し、7.5mの新しい型ステートメントと3.8mの高精度な新しいファクトでdbpediaを拡張します。
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