論文の概要: A curated, ontology-based, large-scale knowledge graph of artificial
intelligence tasks and benchmarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01434v2
- Date: Wed, 6 Oct 2021 09:07:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 10:45:53.186068
- Title: A curated, ontology-based, large-scale knowledge graph of artificial
intelligence tasks and benchmarks
- Title（参考訳）: 人工知能タスクとベンチマークのキュレートされたオントロジーに基づく大規模知識グラフ
- Authors: Kathrin Blagec, Adriano Barbosa-Silva, Simon Ott, Matthias Samwald
- Abstract要約: インテリジェンスタスクオントロジーと知識グラフ(ITO)は、人工知能タスク、ベンチマーク結果、パフォーマンスメトリクスに関する包括的なリソースである。
ITOは、人工知能タスク、ベンチマーク結果、パフォーマンスメトリクスに関する、豊富な構造化と手作業によるリソースである。
ITOの目標は、AIタスクと能力のグローバルな状況に関する、正確でネットワークベースの分析を可能にすることだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.04540578484476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research in artificial intelligence (AI) is addressing a growing number of
tasks through a rapidly growing number of models and methodologies. This makes
it difficult to keep track of where novel AI methods are successfully -- or
still unsuccessfully -- applied, how progress is measured, how different
advances might synergize with each other, and how future research should be
prioritized.
To help address these issues, we created the Intelligence Task Ontology and
Knowledge Graph (ITO), a comprehensive, richly structured and manually curated
resource on artificial intelligence tasks, benchmark results and performance
metrics. The current version of ITO contain 685,560 edges, 1,100 classes
representing AI processes and 1,995 properties representing performance
metrics.
The goal of ITO is to enable precise and network-based analyses of the global
landscape of AI tasks and capabilities. ITO is based on technologies that allow
for easy integration and enrichment with external data, automated inference and
continuous, collaborative expert curation of underlying ontological models. We
make the ITO dataset and a collection of Jupyter notebooks utilising ITO openly
available.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の研究は、急速に増加するモデルや方法論を通じて、多くのタスクに対処している。
これにより、新しいAIメソッドがどこで(あるいはまだ成功していない)適用されたか、進捗の測定方法、進歩の相乗効果の方法、今後の研究の優先順位付け方法の追跡が困難になる。
これらの問題を解決するために、人工知能タスク、ベンチマーク結果、パフォーマンスメトリクスに関する包括的で、構造化され、手作業でキュレートされたリソースである、 intelligence task ontology and knowledge graph(ito)を作成しました。
現在のITOには、685,560エッジ、AIプロセスを表す1,100クラス、パフォーマンスメトリクスを表す1,995プロパティが含まれている。
ITOの目標は、AIタスクと能力のグローバルな状況の正確でネットワークベースの分析を可能にすることである。
ITOは、外部データとの統合や強化、自動推論、基礎となる存在論的モデルの継続的なエキスパートキュレーションを可能にする技術に基づいている。
ITOデータセットと、ITOを一般公開したJupyterノートブックのコレクションを作成します。
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