論文の概要: Clustering Semantic Predicates in the Open Research Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02034v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 05:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 14:45:29.889179
• Title: Clustering Semantic Predicates in the Open Research Knowledge Graph
• Title（参考訳）: オープンリサーチ知識グラフにおける意味表現のクラスタリング
• Authors: Omar Arab Oghli, Jennifer D'Souza, S\"oren Auer
• Abstract要約: オープンリサーチ知識グラフ(ORKG)のリソースに関する述語を推奨するために、2つのAIベースのクラスタリングアルゴリズムをカスタマイズするアプローチについて述べる。 線形実行時の性能を比較的高い精度で再現する実験は,非常に有望な結果を示した。 この研究は、44の研究分野にまたがる学術知識のセマンティフィケーションのための一般的なセマンティフィケーションパターンとして、自動的に緩やかに蓄積する述語群に対する新たな洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When semantically describing knowledge graphs (KGs), users have to make a critical choice of a vocabulary (i.e. predicates and resources). The success of KG building is determined by the convergence of shared vocabularies so that meaning can be established. The typical lifecycle for a new KG construction can be defined as follows: nascent phases of graph construction experience terminology divergence, while later phases of graph construction experience terminology convergence and reuse. In this paper, we describe our approach tailoring two AI-based clustering algorithms for recommending predicates (in RDF statements) about resources in the Open Research Knowledge Graph (ORKG) https://orkg.org/. Such a service to recommend existing predicates to semantify new incoming data of scholarly publications is of paramount importance for fostering terminology convergence in the ORKG. Our experiments show very promising results: a high precision with relatively high recall in linear runtime performance. Furthermore, this work offers novel insights into the predicate groups that automatically accrue loosely as generic semantification patterns for semantification of scholarly knowledge spanning 44 research fields.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)を意味的に記述する場合、ユーザーは語彙(述語と資源)を批判的に選択する必要がある。 KGビルディングの成功は共有語彙の収束によって決定され、意味が確立される。 新しいKG構成の典型的なライフサイクルは次のように定義できる: グラフ構築経験用語の分岐の初期段階、グラフ構築経験用語の収束と再利用の後の段階。 本稿では、オープンリサーチ知識グラフ(ORKG) https://orkg.org/におけるリソースに関する述語(RDF文)を推奨するために、2つのAIベースのクラスタリングアルゴリズムをカスタマイズするアプローチについて述べる。 学術出版物の新たな入ってくるデータをセマンティフィケーションする既存の述語を推奨するサービスは、ORKGにおける用語収束を促進する上で最重要となる。 線形実行時の性能を比較的高い精度で再現する実験を行った。 さらに、この研究は、44の研究分野にわたる学術知識のセマンティフィケーションのための一般的なセマンティフィケーションパターンとして、自動的に緩やかに蓄積する述語群に対する新たな洞察を提供する。

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