論文の概要: Semantic Entity Enrichment by Leveraging Multilingual Descriptions for Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10640v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 15:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 18:14:14.350514
• Title: Semantic Entity Enrichment by Leveraging Multilingual Descriptions for Link Prediction
• Title（参考訳）: リンク予測のための多言語記述の活用による意味的エンティティエンリッチメント
• Authors: Genet Asefa Gesese, Mehwish Alam and Harald Sack
• Abstract要約: 多くの知識グラフ(KG)は、様々な自然言語のエンティティのテキスト記述を含んでいる。 これらの記述は、KGの構造部分で明示的に表現されない貴重な情報を提供する。 いくつかのリンク予測法は(単言語)KGの表現を学習するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most Knowledge Graphs (KGs) contain textual descriptions of entities in various natural languages. These descriptions of entities provide valuable information that may not be explicitly represented in the structured part of the KG. Based on this fact, some link prediction methods which make use of the information presented in the textual descriptions of entities have been proposed to learn representations of (monolingual) KGs. However, these methods use entity descriptions in only one language and ignore the fact that descriptions given in different languages may provide complementary information and thereby also additional semantics. In this position paper, the problem of effectively leveraging multilingual entity descriptions for the purpose of link prediction in KGs will be discussed along with potential solutions to the problem.
• Abstract（参考訳）: 多くの知識グラフ(KG)は、様々な自然言語のエンティティのテキスト記述を含んでいる。 これらの実体の記述は、KGの構造部分で明示的に表現されない貴重な情報を提供する。 この事実に基づいて、エンティティのテキスト記述に提示される情報を利用したリンク予測手法が提案され、(単言語)KGの表現を学習している。 しかし、これらの手法は1つの言語でのみエンティティ記述を使用し、異なる言語で与えられた記述が相補的な情報を提供し、追加のセマンティクスを提供するという事実を無視する。 本稿では,KGsにおけるリンク予測のための多言語実体記述を効果的に活用する問題と,その問題の潜在的な解決策について論じる。

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