Fugu-MT 論文翻訳(概要): Creating Knowledge Graphs Subsets using Shape Expressions

論文の概要: Creating Knowledge Graphs Subsets using Shape Expressions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11709v3
Date: Tue, 26 Oct 2021 11:03:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-01 04:08:49.037112
Title: Creating Knowledge Graphs Subsets using Shape Expressions
Title（参考訳）: 形状表現を用いた知識グラフサブセットの作成
Authors: Jose Emilio Labra Gayo
Abstract要約: 我々はRDFベースのグラフ、プロパティグラフ、wikibaseグラフと呼ばれる3種類の知識グラフの形式モデルを提案する。知識グラフの1つの問題は、それらが含む大量のデータである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The initial adoption of knowledge graphs by Google and later by big companies has increased their adoption and popularity. In this paper we present a formal model for three different types of knowledge graphs which we call RDF-based graphs, property graphs and wikibase graphs. In order to increase the quality of Knowledge Graphs, several approaches have appeared to describe and validate their contents. Shape Expressions (ShEx) has been proposed as concise language for RDF validation. We give a brief introduction to ShEx and present two extensions that can also be used to describe and validate property graphs (PShEx) and wikibase graphs (WShEx). One problem of knowledge graphs is the large amount of data they contain, which jeopardizes their practical application. In order to palliate this problem, one approach is to create subsets of those knowledge graphs for some domains. We propose the following approaches to generate those subsets: Entity-matching, simple matching, ShEx matching, ShEx plus Slurp and ShEx plus Pregel which are based on declaratively defining the subsets by either matching some content or by Shape Expressions. The last approach is based on a novel validation algorithm for ShEx based on the Pregel algorithm that can handle big data graphs and has been implemented on Apache Spark GraphX.
Abstract（参考訳）: Googleとその後の大企業による知識グラフの導入は、その採用と人気を高めている。本稿では,rdfベースのグラフ,プロパティグラフ,wikibaseグラフと呼ばれる3種類の知識グラフの形式モデルを提案する。知識グラフの質を高めるために、いくつかのアプローチでその内容の説明と検証がなされている。形状表現(ShEx)はRDF検証のための簡潔な言語として提案されている。本稿では、ShExの簡単な紹介と、プロパティグラフ(PShEx)とwikibaseグラフ(WShEx)の記述および検証に使用できる2つの拡張について述べる。知識グラフの1つの問題は、それらに含まれる大量のデータである。この問題を緩和するために、ある領域の知識グラフのサブセットを作成するというアプローチがある。エンティティマッチング、単純なマッチング、ShExマッチング、ShExプラスSlurpおよびShExプラスPregelは、いくつかのコンテンツまたはシェイプ式を一致させることで、サブセットを宣言的に定義する。最後のアプローチは、ビッグデータグラフを処理でき、Apache Spark GraphXに実装されているPregelアルゴリズムに基づいた、ShExの新たなバリデーションアルゴリズムに基づいている。

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