論文の概要: KGEA: A Knowledge Graph Enhanced Article Quality Identification Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07556v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 14:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 22:24:10.571806
• Title: KGEA: A Knowledge Graph Enhanced Article Quality Identification Dataset
• Title（参考訳）: KGEA: 知識グラフによる記事の品質識別データセット
• Authors: Chunhui Ai and Derui Wang and Yang Xu and Wenrui Xie and Ziqiang Cao
• Abstract要約: Baidu Encyclopediaに基づく知識グラフ強化記事品質識別データセット(KGEA)を提案する。 論文を7次元で定量化し,記事とBaidu百科事典の実体の共起を利用して,各記事の知識グラフを構築した。 また、いくつかのテキスト分類ベースラインを比較して、外部知識が、グラフニューラルネットワークとのより競争力のある分類に導くことができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.811084336809668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With so many articles of varying quality being produced at every moment, it is a very urgent task to screen this data for quality articles and commit them out to social media. It is worth noting that high quality articles have many characteristics, such as relevance, text quality, straightforward, multi-sided, background, novelty and sentiment. Thus, it would be inadequate to purely use the content of an article to identify its quality. Therefore, we plan to use the external knowledge interaction to refine the performance and propose a knowledge graph enhanced article quality identification dataset (KGEA) based on Baidu Encyclopedia. We quantified the articles through 7 dimensions and use co-occurrence of the entities between the articles and the Baidu encyclopedia to construct the knowledge graph for every article. We also compared some text classification baselines and found that external knowledge can guide the articles to a more competitive classification with the graph neural networks.
• Abstract（参考訳）: さまざまな品質の記事が毎回作成されているので、このデータを質の高い記事としてスクリーニングし、ソーシャルメディアにコミットするのは非常に緊急の作業です。 高品質な記事には、関連性、テキスト品質、ストレート、マルチサイド、背景、ノベルティ、感情など、多くの特徴があることに注意が必要だ。 したがって、単に記事の内容をその品質を特定するために使うのは不適切である。 そこで本研究では,外部知識インタラクションを用いて性能を洗練し,baidu百科事典に基づく知識グラフ強化記事品質識別データセット(kgea)を提案する。 論文を7次元で定量化し,記事とBaidu百科事典の実体の共起を利用して,各記事の知識グラフを構築した。 また、いくつかのテキスト分類ベースラインを比較し、外部知識がグラフニューラルネットワークとのより競争力のある分類に導くことができることを示した。

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