論文の概要: Characterizing Nexus of Similarity within Knowledge Bases: A Logic-based
Framework and its Computational Complexity Aspects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10714v1
- Date: Sun, 19 Mar 2023 16:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 17:35:54.642069
- Title: Characterizing Nexus of Similarity within Knowledge Bases: A Logic-based
Framework and its Computational Complexity Aspects
- Title（参考訳）: 知識ベースにおけるnexusの類似性:論理ベースのフレームワークとその計算複雑性
- Authors: Giovanni Amendola, Marco Manna, Aldo Ricioppo
- Abstract要約: 我々は,エンティティ間の類似性のネクサスを形式的かつ自動的に特徴付ける新しい論理ベースのフレームワークを開発する。
このフレームワークの計算複雑性の側面を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.773399781313891
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Similarities between entities occur frequently in many real-world scenarios.
For over a century, researchers in different fields have proposed a range of
approaches to measure the similarity between entities. More recently, inspired
by "Google Sets", significant academic and commercial efforts have been devoted
to expanding a given set of entities with similar ones. As a result, existing
approaches nowadays are able to take into account properties shared by
entities, hereinafter called nexus of similarity. Accordingly, machines are
largely able to deal with both similarity measures and set expansions. To the
best of our knowledge, however, there is no way to characterize nexus of
similarity between entities, namely identifying such nexus in a formal and
comprehensive way so that they are both machine- and human-readable; moreover,
there is a lack of consensus on evaluating existing approaches for weakly
similar entities. As a first step towards filling these gaps, we aim to
complement existing literature by developing a novel logic-based framework to
formally and automatically characterize nexus of similarity between tuples of
entities within a knowledge base. Furthermore, we analyze computational
complexity aspects of this framework.
- Abstract（参考訳）: 実体間の類似性は多くの現実世界のシナリオで頻繁に発生する。
1世紀以上にわたって、異なる分野の研究者は、エンティティ間の類似性を測定するための様々なアプローチを提案してきた。
最近では、"Google Sets"に触発されて、学術的および商業的な取り組みが、同様のエンティティセットの拡張に費やされている。
その結果、現在の既存のアプローチでは、エンティティが共有するプロパティ(以下、nexus of similarity)を考慮に入れることができる。
したがって、機械は類似度対策と設定拡張の両方に対処することができる。
しかし、私たちの知る限りでは、エンティティ間の類似性のnexusを特徴付ける方法はありません。つまり、そのようなnexusを形式的で包括的な方法で識別することで、マシンと人の両方が読めるようにします。
これらのギャップを埋める第一歩として、知識ベース内のエンティティのタプル間の類似点を形式的かつ自動的に特徴付ける新しい論理ベースのフレームワークを開発することにより、既存の文献を補完することを目指している。
さらに,このフレームワークの計算複雑性を解析する。
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