論文の概要: Math-KG: Construction and Applications of Mathematical Knowledge Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03772v1
- Date: Sun, 8 May 2022 03:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-11 07:43:36.901660
- Title: Math-KG: Construction and Applications of Mathematical Knowledge Graph
- Title（参考訳）: Math-KG:数学知識グラフの構築と応用
- Authors: Jianing Wang
- Abstract要約: 本研究では,パイプライン法と自然言語処理技術によって自動的に構築された数学知識グラフMath-KGを提案する。
提案するMath-KGは,故障解析やセマンティックサーチなど,一連のシーンでコントリビューションを行うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1828601975620257
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, the explosion of online education platforms makes a success in
encouraging us to easily access online education resources. However, most of
them ignore the integration of massive unstructured information, which
inevitably brings the problem of \textit{information overload} and
\textit{knowledge trek}. In this paper, we proposed a mathematical knowledge
graph named Math-KG, which automatically constructed by the pipeline method
with the natural language processing technology to integrate the resources of
the mathematics. It is built from the corpora of Baidu Baike, Wikipedia. We
implement a simple application system to validate the proposed Math-KG can make
contributions on a series of scenes, including faults analysis and semantic
search. The system is publicly available at GitHub
\footnote{\url{https://github.com/wjn1996/Mathematical-Knowledge-Entity-Recognition}.}.
- Abstract（参考訳）: 近年,オンライン教育プラットフォームが爆発的に普及し,オンライン教育リソースへのアクセスが容易になった。
しかし、それらの多くは、必然的に \textit{information overload} と \textit{knowledge trek} の問題を引き起こす巨大な非構造化情報の統合を無視している。
本稿では,パイプライン法と自然言語処理技術によって自動的に構築された数学知識グラフMath-KGを提案する。
Baidu Baike, Wikipediaのコーポラから作られている。
提案する計算量kgを検証可能な単純なアプリケーションシステムを実装し,障害解析や意味検索など,一連の場面に寄与する。
このシステムはGitHub \footnote{\url{https://github.com/wjn 1996/Mathematical-Knowledge-Entity-Recognition}で公開されている。
}.
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