論文の概要: Relation Clustering in Narrative Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13647v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 10:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 01:19:52.183425
• Title: Relation Clustering in Narrative Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: ナラティブ知識グラフにおける関係クラスタリング
• Authors: Simone Mellace, K Vani, Alessandro Antonucci
• Abstract要約: 原文内の関係文は(SBERTと)埋め込み、意味論的に類似した関係をまとめるためにクラスタ化される。 予備的なテストでは、そのようなクラスタリングが類似した関係を検知し、半教師付きアプローチのための貴重な前処理を提供することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.98234178455398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When coping with literary texts such as novels or short stories, the extraction of structured information in the form of a knowledge graph might be hindered by the huge number of possible relations between the entities corresponding to the characters in the novel and the consequent hurdles in gathering supervised information about them. Such issue is addressed here as an unsupervised task empowered by transformers: relational sentences in the original text are embedded (with SBERT) and clustered in order to merge together semantically similar relations. All the sentences in the same cluster are finally summarized (with BART) and a descriptive label extracted from the summary. Preliminary tests show that such clustering might successfully detect similar relations, and provide a valuable preprocessing for semi-supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 小説や短編などの文学的文章を扱う場合、ナレッジグラフの形で構造化された情報の抽出は、小説の登場人物に対応するエンティティとそれらに関する監督された情報を集めるための適切なハードルとの間の膨大な関係によって妨げられる可能性がある。 原文のリレーショナル文は(SBERTと)組み込まれ、意味論的に類似した関係をまとめるためにクラスタ化される。 同じクラスタ内のすべての文は最終的に(BARTで)要約され、要約から抽出された記述ラベルが抽出される。 予備テストでは、このようなクラスタリングが類似した関係をうまく検出でき、半教師付きアプローチのための貴重な前処理を提供することが示された。

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