論文の概要: Semantic Annotation and Querying Framework based on Semi-structured
Ayurvedic Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00216v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 04:33:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 14:41:16.226462
- Title: Semantic Annotation and Querying Framework based on Semi-structured
Ayurvedic Text
- Title（参考訳）: 半構造化Ayurvedicテキストに基づく意味アノテーションとクエリフレームワーク
- Authors: Hrishikesh Terdalkar, Arnab Bhattacharya, Madhulika Dubey, Ramamurthy
S, Bhavna Naneria Singh
- Abstract要約: 本稿では,知識グラフ(KG)作成を目的としたサンスクリット文字の手書きアノテーションについて述べる。
構築された知識グラフは、410のエンティティと764の関係を含んでいる。
データセットを含むシステム全体はhttps://sanskrit.iitk.ac.in/ayurveda/から入手可能だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.154846138501937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge bases (KB) are an important resource in a number of natural
language processing (NLP) and information retrieval (IR) tasks, such as
semantic search, automated question-answering etc. They are also useful for
researchers trying to gain information from a text. Unfortunately, however, the
state-of-the-art in Sanskrit NLP does not yet allow automated construction of
knowledge bases due to unavailability or lack of sufficient accuracy of tools
and methods. Thus, in this work, we describe our efforts on manual annotation
of Sanskrit text for the purpose of knowledge graph (KG) creation. We choose
the chapter Dhanyavarga from Bhavaprakashanighantu of the Ayurvedic text
Bhavaprakasha for annotation. The constructed knowledge graph contains 410
entities and 764 relationships. Since Bhavaprakashanighantu is a technical
glossary text that describes various properties of different substances, we
develop an elaborate ontology to capture the semantics of the entity and
relationship types present in the text. To query the knowledge graph, we design
31 query templates that cover most of the common question patterns. For both
manual annotation and querying, we customize the Sangrahaka framework
previously developed by us. The entire system including the dataset is
available from https://sanskrit.iitk.ac.in/ayurveda/ . We hope that the
knowledge graph that we have created through manual annotation and subsequent
curation will help in development and testing of NLP tools in future as well as
studying of the Bhavaprakasanighantu text.
- Abstract（参考訳）: 知識ベース(KB)は多くの自然言語処理(NLP)や情報検索(IR)タスクにおいて重要なリソースである。
また、テキストから情報を得ようとする研究者にも役立ちます。
しかし残念なことに、sanskrit nlpの最先端技術では、ツールやメソッドの精度が不十分なため、知識ベースの自動構築は許可されていない。
そこで本研究では,知識グラフ(KG)作成を目的としたサンスクリットテキストのマニュアルアノテーションに関する取り組みについて述べる。
ayurvedic text bhavaprakasha の bhavaprakashanighantu から dhanyavarga の章を注釈として選択する。
構築された知識グラフは、410のエンティティと764の関係を含んでいる。
bhavaprakashanighantuは、異なる物質の様々な特性を記述する技術用語集であるので、テキストに存在するエンティティと関係型のセマンティクスを捉えるための精巧なオントロジーを開発する。
知識グラフを問合せするために、一般的な質問パターンのほとんどをカバーする31のクエリテンプレートを設計する。
手動のアノテーションとクエリについては、以前私たちが開発したSangrahakaフレームワークをカスタマイズします。
データセットを含むシステム全体は、https://sanskrit.iitk.ac.in/ayurveda/から利用できる。
手動のアノテーションやその後のキュレーションを通じて作成した知識グラフが,将来的にNLPツールの開発とテスト,さらにはBhavaprakasanighantuテキストの研究に役立ちたいと思っています。
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