論文の概要: Knowledge Graphs: The Future of Data Integration and Insightful Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15689v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 19:49:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 07:18:57.476797
• Title: Knowledge Graphs: The Future of Data Integration and Insightful Discovery
• Title（参考訳）: 知識グラフ: データ統合と洞察豊かな発見の未来
• Authors: Saher Mohamed, Kirollos Farah, Abdelrahman Lotfy, Kareem Rizk, Abdelrahman Saeed, Shahenda Mohamed, Ghada Khouriba, Tamer Arafa,
• Abstract要約: 知識グラフはポイントをリンクすることでデータを整理し、研究者は多様な情報ソースを単一のデータベースにまとめることができる。 構造化されていないデータソースに固有の複雑な関係を捉え、多様なエンティティのセマンティックなフレームワークを提供する。 知識グラフを開発するための戦略としては、シードデータの使用、名前付きエンティティ認識、関係抽出などがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Knowledge graphs are an efficient method for representing and connecting information across various concepts, useful in reasoning, question answering, and knowledge base completion tasks. They organize data by linking points, enabling researchers to combine diverse information sources into a single database. This interdisciplinary approach helps uncover new research questions and ideas. Knowledge graphs create a web of data points (nodes) and their connections (edges), which enhances navigation, comprehension, and utilization of data for multiple purposes. They capture complex relationships inherent in unstructured data sources, offering a semantic framework for diverse entities and their attributes. Strategies for developing knowledge graphs include using seed data, named entity recognition, and relationship extraction. These graphs enhance chatbot accuracy and include multimedia data for richer information. Creating high-quality knowledge graphs involves both automated methods and human oversight, essential for accurate and comprehensive data representation.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフは、推論、質問応答、知識ベース完了タスクにおいて有用な、様々な概念にまたがる情報を表現し、接続するための効率的な方法である。 ポイントをリンクすることでデータを整理し、研究者は多様な情報ソースを単一のデータベースにまとめることができる。 この学際的なアプローチは、新しい研究の疑問やアイデアを明らかにするのに役立つ。 知識グラフは、データポイント(ノード)とその接続(エッジ)のWebを作成し、複数の目的のためにデータのナビゲーション、理解、利用を促進する。 構造化されていないデータソースに固有の複雑な関係をキャプチャし、多様なエンティティとその属性に対するセマンティックなフレームワークを提供する。 知識グラフを開発するための戦略としては、シードデータの使用、名前付きエンティティ認識、関係抽出などがある。 これらのグラフはチャットボットの精度を高め、よりリッチな情報のためのマルチメディアデータを含む。 高品質な知識グラフを作成するには、自動化された方法と人間の監視の両方が必要であり、正確で包括的なデータ表現に不可欠である。

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