論文の概要: BEKG: A Built Environment Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02864v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 09:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:49:09.775850
• Title: BEKG: A Built Environment Knowledge Graph
• Title（参考訳）: BEKG: 構築された環境知識グラフ
• Authors: Xiaojun Yang and Haoyu Zhong and Penglin Du and Keyi Zhou and Xingjin Lai and Zhengdong Wang and Yik Lun Lau and Yangqiu Song and Liyaning Tang
• Abstract要約: 知識グラフを構築するために構築された環境分野における8万以上の論文要約が得られた。 2,000のインスタンスと1,450のインスタンスを29のリレーションで含む2つのよく注釈付きデータセットが作成されている。 これらのモデルを用いて、20万以上の高品質な関係と実体を取得し、すべての抽象データを抽出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.33550023134124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practices in the built environment have become more digitalized with the rapid development of modern design and construction technologies. However, the requirement of practitioners or scholars to gather complicated professional knowledge in the built environment has not been satisfied yet. In this paper, more than 80,000 paper abstracts in the built environment field were obtained to build a knowledge graph, a knowledge base storing entities and their connective relations in a graph-structured data model. To ensure the retrieval accuracy of the entities and relations in the knowledge graph, two well-annotated datasets have been created, containing 2,000 instances and 1,450 instances each in 29 relations for the named entity recognition task and relation extraction task respectively. These two tasks were solved by two BERT-based models trained on the proposed dataset. Both models attained an accuracy above 85% on these two tasks. More than 200,000 high-quality relations and entities were obtained using these models to extract all abstract data. Finally, this knowledge graph is presented as a self-developed visualization system to reveal relations between various entities in the domain. Both the source code and the annotated dataset can be found here: https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG.
• Abstract（参考訳）: 近代的な設計と建設技術の急速な発展により、建築環境における実践はよりデジタル化されていった。 しかし、建設環境での複雑な専門知識の収集は、専門家や学者の要求がまだ満たされていない。 本稿では,構築環境分野の8万以上の論文要約を収集し,知識グラフ,エンティティを格納する知識ベース,およびそれらの連結関係をグラフ構造データモデルで構築した。 ナレッジグラフにおけるエンティティの検索精度と関係性を確保するために、名前付きエンティティ認識タスクと関係抽出タスクそれぞれ29のリレーションシップにそれぞれ2,000のインスタンスと1,450のインスタンスを含む、注釈付きデータセットが2つ作成されている。 これら2つのタスクは、提案データセットに基づいてトレーニングされた2つのBERTベースのモデルによって解決された。 どちらのモデルもこの2つのタスクで85%以上の精度を達成した。 これらのモデルを用いて20万以上の高品質な関係と実体が得られ、すべての抽象データを抽出する。 最後に、この知識グラフはドメイン内の様々なエンティティ間の関係を明らかにするための自己発達可視化システムとして提示される。 ソースコードと注釈付きデータセットの両方は、https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG.comで参照できる。

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