Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geolocation of Cultural Heritage using Multi-View Knowledge Graph Embedding

論文の概要: Geolocation of Cultural Heritage using Multi-View Knowledge Graph Embedding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03638v1
Date: Thu, 8 Sep 2022 08:32:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-09 12:43:07.798469
Title: Geolocation of Cultural Heritage using Multi-View Knowledge Graph Embedding
Title（参考訳）: 多視点知識グラフ埋め込みを用いた文化遺産のジオロケーション
Authors: Hebatallah A. Mohamed, Sebastiano Vascon, Feliks Hibraj, Stuart James, Diego Pilutti, Alessio Del Bue, and Marcello Pelillo
Abstract要約: 本稿では,有形文化財に関する知識を習得するための枠組みを提案する。また,文化遺産間の相対的距離を推定する学習モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.822364073669583
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Knowledge Graphs (KGs) have proven to be a reliable way of structuring data. They can provide a rich source of contextual information about cultural heritage collections. However, cultural heritage KGs are far from being complete. They are often missing important attributes such as geographical location, especially for sculptures and mobile or indoor entities such as paintings. In this paper, we first present a framework for ingesting knowledge about tangible cultural heritage entities from various data sources and their connected multi-hop knowledge into a geolocalized KG. Secondly, we propose a multi-view learning model for estimating the relative distance between a given pair of cultural heritage entities, based on the geographical as well as the knowledge connections of the entities.
Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、データを構造化する信頼性の高い方法であることが証明されている。文化遺産に関する豊富な文脈情報を提供することができる。しかし、文化遺産のKGは完成には程遠い。地理的な位置、特に彫刻や絵画のような移動体や屋内の実体などの重要な特徴を欠いていることが多い。本稿では,まず,様々なデータソースから有形文化遺産に関する知識と,それらの連結されたマルチホップ知識を現地化kgに取り込み,その知識を取り込む枠組みを提案する。次に,その地理的および知識的関連性に基づいて,与えられた文化遺産間の相対的距離を推定する多視点学習モデルを提案する。

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