Fugu-MT 論文翻訳(概要): Commonsense Knowledge Base Construction in the Age of Big Data

論文の概要: Commonsense Knowledge Base Construction in the Age of Big Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01925v1
Date: Wed, 5 May 2021 08:27:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-06 17:44:29.659652
Title: Commonsense Knowledge Base Construction in the Age of Big Data
Title（参考訳）: ビッグデータ時代の常識知識基盤構築
Authors: Simon Razniewski
Abstract要約: 自動常識知識基盤構築のための3つのシステムを紹介します。知識抽出システム工学を説明するためにQuasimodoを使用し、ファジィコモンセンス知識のクリーニングにおいてスキーマ制約が果たす役割を説明するためにDiceを使い、概念モデリングの関連性を説明するためにAscentを使います。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.678138390075077
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Compiling commonsense knowledge is traditionally an AI topic approached by manual labor. Recent advances in web data processing have enabled automated approaches. In this demonstration we will showcase three systems for automated commonsense knowledge base construction, highlighting each time one aspect of specific interest to the data management community. (i) We use Quasimodo to illustrate knowledge extraction systems engineering, (ii) Dice to illustrate the role that schema constraints play in cleaning fuzzy commonsense knowledge, and (iii) Ascent to illustrate the relevance of conceptual modelling. The demos are available online at https://quasimodo.r2.enst.fr, https://dice.mpi-inf.mpg.de and ascent.mpi-inf.mpg.de.
Abstract（参考訳）: 常識知識のコンパイルは、従来、手作業によってアプローチされるaiトピックである。 Webデータ処理の最近の進歩は、自動化アプローチを可能にしている。このデモでは、データ管理コミュニティに対する特定の関心の1つの側面を取り上げ、コモンセンスの知識ベース構築を自動化する3つのシステムを紹介します。 (i)知識抽出システム工学、(ii)dice はファジィ・コモンセンス知識のクリーニングにおいてスキーマ制約が果たす役割を、(iii)概念モデリングの関連性を説明するために、擬似モドーを用いる。デモはhttps://quasimodo.r2.enst.fr, https://dice.mpi-inf.mpg.de, ascent.mpi-inf.mpg.deで公開されている。

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