論文の概要: User-friendly Comparison of Similarity Algorithms on Wikidata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05410v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 18:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 04:13:15.354002
• Title: User-friendly Comparison of Similarity Algorithms on Wikidata
• Title（参考訳）: wikidataにおける類似性アルゴリズムのユーザフレンドリー比較
• Authors: Filip Ilievski and Pedro Szekely and Gleb Satyukov and Amandeep Singh
• Abstract要約: ウィキデータにおけるQnode間の類似性のフレキシブルな計算を可能にするユーザフレンドリーなインタフェースを提案する。 現在、類似性インタフェースは、グラフ埋め込み(TransE、ComplEx)、テキスト埋め込み(BERT)、クラスベースの類似性という4つのアルゴリズムをサポートしている。 また、Wikidataの任意のQnodeに対して、最もよく似た隣人を計算できるREST APIも提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8551587610394904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the similarity between two concept words has been evaluated and studied for decades, much less attention has been devoted to algorithms that can compute the similarity of nodes in very large knowledge graphs, like Wikidata. To facilitate investigations and head-to-head comparisons of similarity algorithms on Wikidata, we present a user-friendly interface that allows flexible computation of similarity between Qnodes in Wikidata. At present, the similarity interface supports four algorithms, based on: graph embeddings (TransE, ComplEx), text embeddings (BERT), and class-based similarity. We demonstrate the behavior of the algorithms on representative examples about semantically similar, related, and entirely unrelated entity pairs. To support anticipated applications that require efficient similarity computations, like entity linking and recommendation, we also provide a REST API that can compute most similar neighbors for any Qnode in Wikidata.
• Abstract（参考訳）: 2つの概念語間の類似性は何十年も評価され研究されてきたが、wikidataのような非常に大きな知識グラフでノードの類似性を計算できるアルゴリズムにはあまり注目されていない。 Wikidataにおける類似性アルゴリズムの直接比較や調査を容易にするために,ユーザフレンドリなインタフェースを提案する。 現在、類似性インタフェースは、グラフ埋め込み(TransE、ComplEx)、テキスト埋め込み(BERT)、クラスベースの類似性という4つのアルゴリズムをサポートしている。 本研究では,意味的類似性,関連性,および全く関係のないエンティティ対に関する代表例について,アルゴリズムの挙動を実証する。 エンティティリンクやレコメンデーションなど、効率的な類似性計算を必要とする予測アプリケーションをサポートするために、wikidata内の任意のqnodeに対して、最も類似した近傍を計算できるrest apiも提供します。

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