論文の概要: Schema Curation via Causal Association Rule Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08811v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 10:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:41:26.101016
• Title: Schema Curation via Causal Association Rule Mining
• Title（参考訳）: 因果関係ルールマイニングによるスキーマキュレーション
• Authors: Noah Weber, Anton Belyy, Nils Holzenberger, Rachel Rudinger, Benjamin Van Durme
• Abstract要約: イベントスキーマは、典型的な実世界のシナリオを定義する構造化知識ソースである。 本稿では,スキーマライブラリの効率的なHuman-in-the-loop構築のためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.853476604903356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Event schemas are structured knowledge sources defining typical real-world scenarios (e.g., going to an airport). We present a framework for efficient human-in-the-loop construction of a schema library, based on a novel mechanism for schema induction and a well-crafted interface that allows non-experts to "program" complex event structures. Associated with this work we release a machine readable resource (schema library) of 232 detailed event schemas, each of which describe a distinct typical scenario in terms of its relevant sub-event structure (what happens in the scenario), participants (who plays a role in the scenario), fine-grained typing of each participant, and the implied relational constraints between them. Our custom annotation interface, SchemaBlocks, and the event schemas are available online.
• Abstract（参考訳）: イベントスキーマは、典型的な現実世界のシナリオ(空港に行くなど)を定義する構造化知識ソースである。 本稿では,スキーマ生成のための新しいメカニズムと,非専門家が複雑なイベント構造を"プログラム"できる優れたインターフェースに基づく,効率的なヒューマン・イン・ザ・ループ構築のためのフレームワークを提案する。 この作業に関連して、232の詳細なイベントスキーマからなるマシン可読性リソース(スキーマライブラリ)をリリースし、それぞれが関連するサブイベント構造(シナリオで何が起こるか)、参加者(シナリオでの役割を担う)、各参加者のきめ細かい型付け、そしてそれらの間の暗黙的な関係制約の観点から、明確な典型的なシナリオを記述します。 カスタムアノテーションインターフェース、SchemaBlocks、イベントスキーマはオンラインで利用可能です。

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