論文の概要: The URW-KG: a Resource for Tackling the Underrepresentation of non-Western Writers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13104v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 07:53:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 14:08:45.255441
• Title: The URW-KG: a Resource for Tackling the Underrepresentation of non-Western Writers
• Title（参考訳）: URW-KG:非西洋作家の表現不足に対処するためのリソース
• Authors: Marco Antonio Stranisci, Giuseppe Spillo, Cataldo Musto, Viviana Patti, Rossana Damiano
• Abstract要約: 我々は、この表現の欠如を探求し、おそらく修正するために設計されたリソースであるUnder-Represented Writers Knowledge Graph (URW-KG)を提示する。 このグラフにエンコードされた統合された情報により、学者やユーザーは非西洋の文学作品や著者に容易に露出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.983639510410386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital media have enabled the access to unprecedented literary knowledge. Authors, readers, and scholars are now able to discover and share an increasing amount of information about books and their authors. Notwithstanding, digital archives are still unbalanced: writers from non-Western countries are less represented, and such a condition leads to the perpetration of old forms of discrimination. In this paper, we present the Under-Represented Writers Knowledge Graph (URW-KG), a resource designed to explore and possibly amend this lack of representation by gathering and mapping information about works and authors from Wikidata and three other sources: Open Library, Goodreads, and Google Books. The experiments based on KG embeddings showed that the integrated information encoded in the graph allows scholars and users to be more easily exposed to non-Western literary works and authors with respect to Wikidata alone. This opens to the development of fairer and effective tools for author discovery and exploration.
• Abstract（参考訳）: デジタルメディアは前例のない文学的知識へのアクセスを可能にした。 著者、読者、学者は、書籍とその著者に関する情報を発見、共有できるようになった。 にもかかわらず、デジタルアーカイブはいまだにバランスがとれていない:非西洋諸国の作家は表現が低く、そのような状況は古い差別の形式を繰り返すことになる。 本稿では,wikidata や,open library,goodreads,google books の3つのソースからの作品や著者に関する情報を収集し,マッピングすることで,この表現の欠如を探索し,修正するためのリソースである,未表示の writer knowledge graph (urw-kg) を提案する。 kg埋め込みに基づく実験は、グラフにエンコードされた統合情報により、学者や利用者がウィキデータのみに対して、非西洋文学作品や著者により簡単に露出できることを示した。 これにより、著者の発見と探索のためのより公平で効果的なツールの開発が開かれる。

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