論文の概要: Construction of Knowledge Graphs: State and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11509v1
- Date: Wed, 22 Feb 2023 17:26:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 14:26:41.615396
- Title: Construction of Knowledge Graphs: State and Challenges
- Title(参考訳): 知識グラフの構築:現状と課題
- Authors: Marvin Hofer, Daniel Obraczka, Alieh Saeedi, Hanna K\"opcke, Erhard
Rahm
- Abstract要約: 本稿では,知識グラフ(KG)の主要グラフモデルについて論じ,今後のKG構築パイプラインの要件について紹介する。
次に、メタデータ管理などの横断的なトピックを含む高品質なKGを構築するために必要な手順の概要を紹介する。
我々は、KG構築技術の現状を評価するとともに、KG構築のための最近のツールや戦略と同様に、特定の人気KGに対して導入された要件について評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.052849915607304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With knowledge graphs (KGs) at the center of numerous applications such as
recommender systems and question answering, the need for generalized pipelines
to construct and continuously update such KGs is increasing. While the
individual steps that are necessary to create KGs from unstructured (e.g. text)
and structured data sources (e.g. databases) are mostly well-researched for
their one-shot execution, their adoption for incremental KG updates and the
interplay of the individual steps have hardly been investigated in a systematic
manner so far. In this work, we first discuss the main graph models for KGs and
introduce the major requirement for future KG construction pipelines. Next, we
provide an overview of the necessary steps to build high-quality KGs, including
cross-cutting topics such as metadata management, ontology development, and
quality assurance. We then evaluate the state of the art of KG construction
w.r.t the introduced requirements for specific popular KGs as well as some
recent tools and strategies for KG construction. Finally, we identify areas in
need of further research and improvement.
- Abstract(参考訳): 知識グラフ(KG)は、推薦システムや質問応答など多くのアプリケーションの中心にあるため、そのようなKGの構築と継続的な更新を行う汎用パイプラインの必要性が高まっている。
構造化されていない(テキストなど)と構造化されたデータソース(データベースなど)からKGを作成するために必要な個々のステップは、主にワンショット実行においてよく研究されているが、インクリメンタルなKG更新や個々のステップの相互運用は、これまで体系的に研究されることがほとんどない。
本稿ではまず,KGの主要グラフモデルについて論じ,今後のKG構築パイプラインに対する主要な要件を紹介する。
次に、メタデータ管理、オントロジー開発、品質保証といった横断的なトピックを含む高品質なKGを構築するために必要な手順の概要を紹介する。
次に,KG 構築技術の現状を,KG 構築のための最近のツールや戦略と同様に,特定の人気 KG に対して導入された要件に照らして評価する。
最後に、さらなる研究と改善が必要な地域を特定する。
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