論文の概要: KGTK: A Toolkit for Large Knowledge Graph Manipulation and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00088v3
• Date: Wed, 26 May 2021 15:22:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:40:00.082364
• Title: KGTK: A Toolkit for Large Knowledge Graph Manipulation and Analysis
• Title（参考訳）: KGTK: 大規模知識グラフ操作と解析のためのツールキット
• Abstract要約: KGTKは、KGを表現、生成、変換、拡張、分析するために設計されたデータサイエンス中心のツールキットである。 我々はKGTKを使ってWikidataやDBpedia、ConceptNetといった大規模なKGを統合・操作する現実世界のシナリオでこのフレームワークを説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.141014703209494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge graphs (KGs) have become the preferred technology for representing, sharing and adding knowledge to modern AI applications. While KGs have become a mainstream technology, the RDF/SPARQL-centric toolset for operating with them at scale is heterogeneous, difficult to integrate and only covers a subset of the operations that are commonly needed in data science applications. In this paper we present KGTK, a data science-centric toolkit designed to represent, create, transform, enhance and analyze KGs. KGTK represents graphs in tables and leverages popular libraries developed for data science applications, enabling a wide audience of developers to easily construct knowledge graph pipelines for their applications. We illustrate the framework with real-world scenarios where we have used KGTK to integrate and manipulate large KGs, such as Wikidata, DBpedia and ConceptNet.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、現代のAIアプリケーションに知識を表現、共有、付加する技術として好まれている。 KGは主流技術になっているが、RDF/SPARQL中心の大規模運用ツールセットは異種であり、統合が困難であり、データサイエンスアプリケーションで一般的に必要とされる操作のサブセットのみをカバーする。 本稿では,kgsの表現,生成,変換,拡張,解析を行うデータサイエンス中心のツールキットであるkgtkについて述べる。 kgtkはテーブル内のグラフを表し、データサイエンスアプリケーション用に開発された一般的なライブラリを活用することで、アプリケーション用のナレッジグラフパイプラインを簡単に構築できる。 我々はKGTKを使ってWikidataやDBpedia、ConceptNetといった大規模なKGを統合・操作する現実世界のシナリオでフレームワークを説明する。

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