論文の概要: Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage
in Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13662v1
- Date: Fri, 28 May 2021 08:17:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 19:23:17.430192
- Title: Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage
in Question Answering
- Title(参考訳): ASCENTの内部: 質問応答における深層コモンセンス知識ベースとその利用
- Authors: Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski, Gerhard Weikum
- Abstract要約: ASCENTは、Webコンテンツからコモンセンスアサーションを抽出し、統合するための、完全に自動化された方法論である。
このデモでは、ユーザが構築プロセスを理解し、コンテンツを探索し、質問応答のユースケースに与える影響を観察するWebポータルを提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.385862319865335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ASCENT is a fully automated methodology for extracting and consolidating
commonsense assertions from web contents (Nguyen et al., WWW 2021). It advances
traditional triple-based commonsense knowledge representation by capturing
semantic facets like locations and purposes, and composite concepts, i.e.,
subgroups and related aspects of subjects. In this demo, we present a web
portal that allows users to understand its construction process, explore its
content, and observe its impact in the use case of question answering. The demo
website and an introductory video are both available online.
- Abstract(参考訳): ASCENTはウェブコンテンツ(Nguyen et al., WWW 2021)からコモンセンスアサーションを抽出・統合するための完全自動化手法である。
それは、位置や目的のような意味的な面を捉え、また、サブグループや関連する主題の概念を合成することによって、伝統的なトリプルベースコモンセンス知識表現を推し進める。
このデモでは、ユーザが構築プロセスを理解し、コンテンツを探索し、質問応答のユースケースにおけるその影響を観察するWebポータルを提示する。
デモサイトと紹介ビデオはどちらもオンラインで公開されている。
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