論文の概要: Procedure Model for Building Knowledge Graphs for Industry Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13425v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 11:46:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 15:26:57.185113
- Title: Procedure Model for Building Knowledge Graphs for Industry Applications
- Title（参考訳）: 産業アプリケーションのための知識グラフ構築のための手続きモデル
- Authors: Sascha Meckler,
- Abstract要約: グラフベースの未接続情報とドメイン知識の統合は、新たな洞察を提供する。
本稿では,RDF知識グラフ構築のための実践的なステップバイステッププロシージャモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Enterprise knowledge graphs combine business data and organizational knowledge by means of a semantic network of concepts, properties, individuals and relationships. The graph-based integration of previously unconnected information with domain knowledge provides new insights and enables intelligent business applications. However, knowledge graph construction is a large investment which requires a joint effort of domain and technical experts. This paper presents a practical step-by-step procedure model for building an RDF knowledge graph that interconnects heterogeneous data and expert knowledge for an industry use case. The self-contained process adapts the "Cross Industry Standard Process for Data Mining" and uses competency questions throughout the entire development cycle. The procedure model starts with business and data understanding, describes tasks for ontology modeling and the graph setup, and ends with process steps for evaluation and deployment.
- Abstract（参考訳）: 企業知識グラフは、概念、特性、個人、関係性のセマンティックネットワークによって、ビジネスデータと組織知識を結合する。
グラフベースの未接続情報とドメイン知識の統合は、新たな洞察を与え、インテリジェントなビジネスアプリケーションを可能にする。
しかし、知識グラフの構築は、ドメインと技術の専門家の共同作業を必要とする大きな投資である。
本稿では、異種データと専門知識を相互接続するRDF知識グラフを構築するための実践的なステップバイステッププロシージャモデルを提案する。
自己完結したプロセスは、"データマイニングのためのクロス産業標準プロセス"に適応し、開発サイクル全体を通して有能な質問を使用します。
手順モデルは、ビジネスとデータ理解から始まり、オントロジーモデリングとグラフ設定のためのタスクを記述し、評価とデプロイメントのためのプロセスステップで終わります。
関連論文リスト
- Hierarchical Knowledge Graph Construction from Images for Scalable E-Commerce [17.97354500453661]
生の製品画像から構造化された製品知識グラフを構築するための新しい手法を提案する。
この手法は視覚言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を協調的に活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:34:05Z) - Customized Information and Domain-centric Knowledge Graph Construction with Large Language Models [0.0]
本稿では,構造化情報へのタイムリーなアクセスを実現するための知識グラフに基づく新しいアプローチを提案する。
本フレームワークは,情報検索,キーフレーズ抽出,セマンティックネットワーク生成,トピックマップ可視化などを含むテキストマイニングプロセスを含む。
当社の方法論を自動車電気システムの領域に適用して,スケーラブルなアプローチを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T07:08:28Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - Automated Knowledge Graph Learning in Industrial Processes [0.0]
本稿では,時系列データから知識グラフを自動学習するフレームワークについて紹介する。
我々のフレームワークは、産業データセットに固有の複雑さに対処し、意思決定、プロセス最適化、知識発見を改善する知識グラフに変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T09:47:56Z) - PDPK: A Framework to Synthesise Process Data and Corresponding
Procedural Knowledge for Manufacturing [0.0]
異なるドメインに適応可能な合成データセットを生成するためのフレームワークを提供する。
フレームワークと評価コード、および評価で使用されるデータセットはオープンソースである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-16T13:50:23Z) - Iterative Zero-Shot LLM Prompting for Knowledge Graph Construction [104.29108668347727]
本稿では,最新の生成型大規模言語モデルの可能性を活用する,革新的な知識グラフ生成手法を提案する。
このアプローチは、新しい反復的なゼロショットと外部知識に依存しない戦略を含むパイプラインで伝達される。
我々は、我々の提案がスケーラブルで多目的な知識グラフ構築に適したソリューションであり、異なる新しい文脈に適用できると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T16:01:45Z) - Exploring In-Context Learning Capabilities of Foundation Models for
Generating Knowledge Graphs from Text [3.114960935006655]
本論文は,知識グラフの自動構築と完成の技術をテキストから改善することを目的としている。
この文脈では、新しいパラダイムの1つは、言語モデルがプロンプトとともにそのまま使われる、コンテキスト内学習である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T17:10:19Z) - CateCom: a practical data-centric approach to categorization of
computational models [77.34726150561087]
本稿では,物理モデルとデータ駆動型計算モデルのランドスケープを整理する取り組みについて述べる。
オブジェクト指向設計の概念を適用し、オープンソース協調フレームワークの基礎を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-28T02:59:40Z) - Mapping Patterns for Virtual Knowledge Graphs [71.61234136161742]
仮想知識グラフ(VKG)は、レガシーデータソースの統合とアクセスのための最も有望なパラダイムの1つである。
データ管理、データ分析、概念モデリングにおいて研究された、確立された方法論とパターンに基づいて構築する。
検討されたVKGシナリオに基づいて,私たちのカタログを検証し,そのパターンの大部分をカバーすることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T13:54:52Z) - ENT-DESC: Entity Description Generation by Exploring Knowledge Graph [53.03778194567752]
実際には、出力記述が最も重要な知識のみをカバーするため、入力知識は十分以上である可能性がある。
我々は、KG-to-textにおけるこのような実践的なシナリオの研究を容易にするために、大規模で挑戦的なデータセットを導入する。
本稿では,元のグラフ情報をより包括的に表現できるマルチグラフ構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-30T14:16:19Z) - A Heterogeneous Graph with Factual, Temporal and Logical Knowledge for
Question Answering Over Dynamic Contexts [81.4757750425247]
動的テキスト環境における質問応答について検討する。
構築したグラフ上にグラフニューラルネットワークを構築し,エンドツーエンドでモデルをトレーニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T04:53:54Z)
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。