Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards a Brazilian History Knowledge Graph

論文の概要: Towards a Brazilian History Knowledge Graph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19856v1
Date: Thu, 28 Mar 2024 22:05:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 17:04:07.350827
Title: Towards a Brazilian History Knowledge Graph
Title（参考訳）: ブラジルの歴史知識グラフを目指して
Authors: Valeria de Paiva, Alexandre Rademaker,
Abstract要約: ブラジル歴史辞典(DHBB)とウィキペディア/ウィキデータに基づくブラジルの歴史に関する知識グラフを構築した。 DHBBに記述されている多くの用語/エンティティがWikidataに対応する概念(またはQ項目)を持っていないことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.26735825937335
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This short paper describes the first steps in a project to construct a knowledge graph for Brazilian history based on the Brazilian Dictionary of Historical Biographies (DHBB) and Wikipedia/Wikidata. We contend that large repositories of Brazilian-named entities (people, places, organizations, and political events and movements) would be beneficial for extracting information from Portuguese texts. We show that many of the terms/entities described in the DHBB do not have corresponding concepts (or Q items) in Wikidata, the largest structured database of entities associated with Wikipedia. We describe previous work on extracting information from the DHBB and outline the steps to construct a Wikidata-based historical knowledge graph.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ブラジル歴史辞典(DHBB)とウィキペディア/ウィキデータに基づいて,ブラジルの歴史に関する知識グラフを構築するプロジェクトの最初のステップについて述べる。ブラジルの企業(人、場所、組織、政治イベント、運動)の大規模なリポジトリは、ポルトガルのテキストから情報を取り出すのに役立つと我々は主張する。 DHBBで記述されている用語やエンティティの多くは、ウィキデータにおいて対応する概念(またはQ項目)を持っていない。本稿では,DHBBから情報を抽出する作業について述べるとともに,ウィキデータに基づく歴史知識グラフの構築手順について概説する。

関連論文リスト

Leveraging Wikidata's edit history in knowledge graph refinement tasks [77.34726150561087]
編集履歴は、コミュニティが何らかのファジィで分散した合意に達する過程を表す。 Wikidataで最も重要な100のクラスから、すべてのインスタンスの編集履歴を含むデータセットを構築します。タイプ予測タスクのための知識グラフ埋め込みモデルにおいて,この編集履歴情報を活用する2つの新しい手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T14:32:45Z)
Does Wikidata Support Analogical Reasoning? [17.68704739786042]
Wikidataの知識が類推的推論をサポートするかどうかを検討する。 Wikidataは類似分類のためのデータ作成に利用できることを示す。我々は、Wikidataからアナログを抽出する自動手法を導くためのメトリクスセットを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-02T20:46:52Z)
WikiDes: A Wikipedia-Based Dataset for Generating Short Descriptions from Paragraphs [66.88232442007062]
ウィキデックスはウィキペディアの記事の短い記述を生成するデータセットである。データセットは、6987のトピックに関する80万以上の英語サンプルで構成されている。本論文は,ウィキペディアとウィキデータに多くの記述が欠落していることから,実際的な影響を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-27T01:28:02Z)
Connecting a French Dictionary from the Beginning of the 20th Century to Wikidata [0.0]
textitPetit Larousse illustr'eは1905年に出版されたフランスの辞書である。我々は、歴史と地理の全ての辞書エントリを現在のデータソースに接続する、新しい語彙資源について記述する。 wikidataのリンクを使えば、歴史的に分類された表現の識別、比較、検証をより容易に自動化できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T12:45:21Z)
Improving Candidate Retrieval with Entity Profile Generation for Wikidata Entity Linking [76.00737707718795]
本稿では,エンティティ・プロファイリングに基づく新しい候補探索パラダイムを提案する。我々は、このプロファイルを使用してインデックス付き検索エンジンに問い合わせ、候補エンティティを検索する。本手法は,ウィキペディアのアンカーテキスト辞書を用いた従来の手法を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-27T17:38:53Z)
Wikidated 1.0: An Evolving Knowledge Graph Dataset of Wikidata's Revision History [5.727994421498849]
Wikidataの完全なリビジョン履歴のデータセットであるWikidated 1.0を提示する。私たちの知識を最大限に活用するために、それは進化する知識グラフの最初の大きなデータセットを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-09T15:54:03Z)
Open Domain Question Answering over Virtual Documents: A Unified Approach for Data and Text [62.489652395307914]
我々は、知識集約型アプリケーションのための構造化知識を符号化する手段として、Data-to-text法、すなわち、オープンドメイン質問応答(QA)を用いる。具体的には、ウィキペディアとウィキソースの3つのテーブルを付加知識源として使用する、データとテキスト上でのオープンドメインQAのための冗長化-レトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。 UDT-QA(Unified Data and Text QA)は,知識インデックスの拡大を効果的に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-16T00:11:21Z)
Assessing the quality of sources in Wikidata across languages: a hybrid approach [64.05097584373979]
いくつかの言語でラベルを持つWikidataのトリプルからサンプルした参照コーパスの大規模なコーパスを評価するために,一連のマイクロタスク実験を実施している。クラウドソースアセスメントの統合されたバージョンを使用して、いくつかの機械学習モデルをトレーニングして、Wikidata全体の分析をスケールアップしています。この結果はWikidataにおける参照の質の確認に役立ち、ユーザ生成多言語構造化データの品質をWeb上で定義し、取得する際の共通の課題を特定するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-20T10:06:46Z)
Named Entity Recognition and Linking Augmented with Large-Scale Structured Data [3.211619859724085]
BSNLP 2019とBSNLP 2021で開かれた第2回と第3回SlavNER共有タスクへの提出について述べる。タスクは、スラブ語の多言語web文書における名前付きエンティティの分析に焦点を当てた。私たちのソリューションは、非構造化文書と構造化文書の両方の大規模なコレクションを利用します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-27T20:10:18Z)

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。