論文の概要: IICONGRAPH: improved Iconographic and Iconological Statements in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00048v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 15:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-04 05:12:02.345451
• Title: IICONGRAPH: improved Iconographic and Iconological Statements in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: IICONGRAPH:知識グラフにおけるイコノグラフィーとイコノロジカルステートメントの改善
• Authors: Bruno Sartini
• Abstract要約: IICONGRAPHは、ArCoとWikidataの図形的および図形的ステートメントを精細化し拡張することによって作成されたKGである。 IICONGRAPHはリソースの再利用性を保証するためのFAIR原則に従ってリリースされ、ドキュメント化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Iconography and iconology are fundamental domains when it comes to understanding artifacts of cultural heritage. Iconography deals with the study and interpretation of visual elements depicted in artifacts and their symbolism, while iconology delves deeper, exploring the underlying cultural and historical meanings. Despite the advances in representing cultural heritage with Linked Open Data (LOD), recent studies show persistent gaps in the representation of iconographic and iconological statements in current knowledge graphs (KGs). To address them, this paper presents IICONGRAPH, a KG that was created by refining and extending the iconographic and iconological statements of ArCo (the Italian KG of cultural heritage) and Wikidata. The development of IICONGRAPH was also driven by a series of requirements emerging from research case studies that were unattainable in the non-reengineered versions of the KGs. The evaluation results demonstrate that IICONGRAPH not only outperforms ArCo and Wikidata through domain-specific assessments from the literature but also serves as a robust platform for addressing the formulated research questions. IICONGRAPH is released and documented in accordance with the FAIR principles to guarantee the resource's reusability. The algorithms used to create it and assess the research questions have also been made available to ensure transparency and reproducibility. While future work focuses on ingesting more data into the KG, and on implementing it as a backbone of LLM-based question answering systems, the current version of IICONGRAPH still emerges as a valuable asset, contributing to the evolving landscape of cultural heritage representation within Knowledge Graphs, the Semantic Web, and beyond.
• Abstract（参考訳）: イコノグラフィーとイコノロジーは、文化遺産のアーティファクトを理解するための基本的な領域である。 図像学は、アーティファクトとその象徴主義に描かれた視覚要素の研究と解釈を扱っており、図像学はより深く掘り下げ、文化的・歴史的意味を探求している。 linked open data (lod) による文化遺産表現の進歩にもかかわらず、近年の研究では、現在の知識グラフ (kgs) における図像表現と図像表現の連続的なギャップが示されている。 そこで本稿では,ArCo(文化遺産のイタリアKG)とWikidataの象徴的・象徴的ステートメントを精錬し,拡張したKGであるIICONGRAPHについて述べる。 IICONGRAPHの開発は、KGの非再設計バージョンでは達成不可能な研究ケーススタディから生じる一連の要求によっても引き起こされた。 評価の結果,IICONGRAPH はArCo やWikidata よりも文献のドメイン固有評価に優れるだけでなく,定式化された研究課題に対処するための堅牢なプラットフォームとして機能することが示された。 IICONGRAPHはリソースの再利用性を保証するためのFAIR原則に従ってリリースされ、ドキュメント化されている。 それを作成し、研究課題を評価するアルゴリズムも、透明性と再現性を確保するために利用可能である。 今後の研究は、KGにより多くのデータを取り込み、LLMベースの質問応答システムのバックボーンとして実装することに焦点を当てるが、IICONGRAPHの現在のバージョンは依然として価値ある資産として現れ、知識グラフやセマンティックウェブなどの文化遺産表現の進化に寄与している。

関連論文リスト

• On the Element-Wise Representation and Reasoning in Zero-Shot Image Recognition: A Systematic Survey [82.49623756124357]
  ゼロショット画像認識(ZSIR)は、目に見えない領域の認識と推論をモデルに与えることを目的としている。 本稿では,近年の素子ワイドZSIRの進歩について概説する。 まず、オブジェクト認識、合成認識、基礎モデルに基づくオープンワールド認識という3つの基本的なZSIRタスクを、統一された要素的視点に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T05:49:21Z)
• Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems [58.561904356651276]
  本稿では,対話型推薦システムのためのエンティティの意味理解を改善するために,知識強化型エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを紹介する。 KERLは知識グラフと事前訓練された言語モデルを使用して、エンティティの意味的理解を改善する。 KERLはレコメンデーションとレスポンス生成の両方のタスクで最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T06:41:23Z)
• SKG: A Versatile Information Retrieval and Analysis Framework for Academic Papers with Semantic Knowledge Graphs [9.668240269886413]
  本稿では,抽象概念やメタ情報から意味概念を統合してコーパスを表現するセマンティック知識グラフを提案する。 SKGは、高い多様性と豊富な情報コンテンツが格納されているため、学術文献における様々なセマンティッククエリをサポートすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T20:16:08Z)
• O-Dang! The Ontology of Dangerous Speech Messages [53.15616413153125]
  O-Dang!:The Ontology of Dangerous Speech Messages, a systematic and interoperable Knowledge Graph (KG) O-Dang!は、Lingguistic Linked Open Dataコミュニティで共有されている原則に従って、イタリアのデータセットを構造化されたKGにまとめ、整理するように設計されている。 ゴールド・スタンダードとシングル・アノテータのラベルをKGにエンコードするモデルを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T11:50:05Z)
• Heri-Graphs: A Workflow of Creating Datasets for Multi-modal Machine Learning on Graphs of Heritage Values and Attributes with Social Media [7.318997639507268]
  価値(なぜ保存されるのか)と属性(なぜ保存されるのか)は文化遺産の本質的な概念である。 近年の研究では、ソーシャルメディアを用いて、大衆が文化遺産に伝達する価値と属性をマッピングしている。 本研究では,Flickr 上のポストや画像を用いたマルチモーダルデータセット構築のための方法論的ワークフローを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T09:45:45Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• Towards a Domain Ontology for the Analysis of Ancient Fabrics The SILKNOW Project and the Case of European Silk Heritage [0.0]
  SILKNOWプロジェクトは、15世紀から19世紀にかけてヨーロッパで生産・消費された絹の物体の視認性を高めることを目的としている。 本稿では、知識グラフの開発に使用される方法論、特に基礎となるデータモデルを作成するのに必要な様々なステップについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T08:02:06Z)
• Understand me, if you refer to Aspect Knowledge: Knowledge-aware Gated Recurrent Memory Network [54.735400754548635]
  アスペクトレベルの感情分類(ASC)は、レビューで言及された特定の側面に対する微粒な感情極性を予測することを目的としている。 最近のASCの進歩にもかかわらず、マシンが重要な側面の感情を推測できるようにすることは依然として困難である。 本稿では,(1)アスペクト知識の欠如によるアスペクト表現がアスペクトの正確な意味と特性情報を表現するのに不十分であること,(2)先行研究は局所的な構文情報とグローバルな関係情報のみを捉えること,という2つの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T03:39:30Z)
• GCNBoost: Artwork Classification by Label Propagation through a Knowledge Graph [32.129005474301735]
  文脈情報はしばしば、そのような現実世界のデータを構成する鍵であり、知識グラフの形で使用することを提案する。 本稿では,注釈付きデータと擬似ラベル付きデータに基づいて構築された知識グラフの新たな利用法を提案する。 ラベルの伝搬により、グラフ畳み込みネットワークを用いてモデルを訓練することにより、アートワークの分類を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T11:50:05Z)
• Relational Learning Analysis of Social Politics using Knowledge Graph Embedding [11.978556412301975]
  本稿では,新しい信頼性ドメインベースのKG埋め込みフレームワークを提案する。 ヘテロジニアスリソースから得られたデータの融合を、ドメインによって表現された正式なKG表現にキャプチャする。 このフレームワークは、データ品質と信頼性を保証するための信頼性モジュールも具体化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T14:10:28Z)
• KACC: A Multi-task Benchmark for Knowledge Abstraction, Concretization and Completion [99.47414073164656]
  包括的知識グラフ(KG)は、インスタンスレベルのエンティティグラフとオントロジーレベルの概念グラフを含む。 2ビューのKGは、知識の抽象化、包括化、完成に関する人間の能力を「シミュレーション」するためのモデルのためのテストベッドを提供する。 我々は,データセットのスケール,タスクカバレッジ,難易度の観点から,既存のベンチマークを改善した統一KGベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T16:21:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。