論文の概要: Refined Commonsense Knowledge from Large-Scale Web Contents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04596v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 20:26:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-12 14:54:54.099144
- Title: Refined Commonsense Knowledge from Large-Scale Web Contents
- Title(参考訳): 大規模WebコンテンツからのRefined Commonsense知識
- Authors: Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski, Julien Romero, Gerhard Weikum
- Abstract要約: 概念とその特性に関する常識知識(CSK)は、AIアプリケーションに有用である。
本稿では,CSKアサーションの大規模知識ベース(KB)を自動構築するASCENT++を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.10708502359049
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Commonsense knowledge (CSK) about concepts and their properties is useful for
AI applications. Prior works like ConceptNet, COMET and others compiled large
CSK collections, but are restricted in their expressiveness to
subject-predicate-object (SPO) triples with simple concepts for S and strings
for P and O. This paper presents a method, called ASCENT++, to automatically
build a large-scale knowledge base (KB) of CSK assertions, with refined
expressiveness and both better precision and recall than prior works. ASCENT++
goes beyond SPO triples by capturing composite concepts with subgroups and
aspects, and by refining assertions with semantic facets. The latter is
important to express the temporal and spatial validity of assertions and
further qualifiers. ASCENT++ combines open information extraction with
judicious cleaning and ranking by typicality and saliency scores. For high
coverage, our method taps into the large-scale crawl C4 with broad web
contents. The evaluation with human judgements shows the superior quality of
the ASCENT++ KB, and an extrinsic evaluation for QA-support tasks underlines
the benefits of ASCENT++. A web interface, data and code can be accessed at
https://www.mpi-inf.mpg.de/ascentpp.
- Abstract(参考訳): 概念とその特性に関する常識知識(CSK)は、AIアプリケーションに有用である。
conceptnetやcometなどの先行研究は大規模なcskコレクションをコンパイルしているが、その表現性は、pとoのためのsと文字列の単純な概念でspo(subject-predicate-object)トリプルに制限されている。この記事では、cskアサーションの大規模知識ベース(kb)を自動的に構築するascent++という手法を提案する。
ASCENT++は、サブグループとアスペクトで複合概念をキャプチャし、セマンティックファセットでアサーションを洗練することによって、SPOのトリプルを越えている。
後者は、アサーションの時間的および空間的妥当性とさらなる等式を表現することが重要である。
ASCENT++は、オープン情報抽出と司法的クリーニングと、典型と唾液度スコアによるランク付けを組み合わせたものだ。
高精細化のために,本手法は大規模crawl c4を広範囲のwebコンテンツで活用する。
人間の判断による評価は、ASCENT++ KBの優れた品質を示し、QAサポートタスクの外部評価は、ASCENT++の利点を裏付けるものである。
Webインターフェース、データ、コードはhttps://www.mpi-inf.mpg.de/ascentpp.comでアクセスできる。
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