Jan, 2024

利用 Wikidata 作为 Web 抽取的种子

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TL;DR基于问题回答技术，本研究提出了一个能从网页中提取新事实并推荐给 Wikidata 编辑人员验证的框架，并通过利用 Wikidata 中已有的信息，无需额外学习信号便可训练该框架来提取各种属性和领域的新事实，实验结果表明平均 F1 得分为 84.07，在人类验证之前，有潜力提取数百万条事实，旨在帮助编辑人员的日常任务，完善 Wikidata 知识图谱。
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发现论文，激发创造
  • 任务的映射过程：从维基百科中的 Wikidata 语句到文本句子的转换

    本文介绍了一种将 Wikidata 语句转换为英文维基百科文章的任务转化为自然语言文本的方法，并且对输出内容进行了句子结构分析，噪声过滤以及基于词嵌入模型的句子构成关系评估。

    Oct, 2022

  • 透过 DBpedia 的眼睛看维基数据

    介绍了如何将 Wikidata 融入 DBpedia 生态系统并描述了这一数据集的结构和转换过程。

    Jul, 2015

  • 发现维基数据中的意向知识

    该研究应用正式概念分析方法提取出源于 Wikidata 的易于理解的关联性，以辅助知识图谱的编辑和维护。

    Feb, 2019

  • 基於知識圖譜的合成語料庫生成用於知識增強語言模型預訓練

    本文研究了将知识图谱转化为自然语言文本的任务，主要讨论了广泛的开放领域大规模语言生成的挑战，将知识图谱转化为自然语言文本，从而提高了语言模型的事实准确性和减少了毒性。通过对开放领域 QA 和 LAMA 知识探测的任务进行评估，表明该方法在文本检索方面有很大的优势。

    Oct, 2020

  • 辅助知识图谱构建：从自然语言中进行人工监督的知识图谱构建

    通过 WAKA 这一 Web 应用程序，可以帮助领域专家以自然语言的方式构建特定领域的知识图谱。

    Jan, 2024

  • WebIE: 在网络上进行忠实和稳健的信息提取

    本文提出了 WebIE 数据集，其中包括 1.6M 个句子及其详细注释。基于此数据集，我们评估了基于生成模型的信息提取模型的跨域和跨语言性能，并提出了三种训练策略。我们的实验表明，实体链接方式得到明显提高。

    May, 2023

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 使用链接开放数据丰富维基数据

    本文尝试借助异构链接数据和语义 Web 技术，提出了一种新的方案来丰富 Wikidata 知识库，并使用 DBpedia 和 Getty 图像库作为实现案例，结果表明该方法可为 Wikidata 注入数百万条高质量的数据。

    Jul, 2022

  • 从 Wikidata 学习为少数语言生成维基百科摘要

    本文探讨如何使用 Wikidata 中的结构化数据来生成在 Wikipedia 贫穷语言中的开放领域概要。 为此，作者提出了一种神经网络结构，该结构配备有复制操作，可以学习从 Wikidata 三元组中生成单个句子和可理解的文本摘要。作者在阿拉伯语和世界语这两种不同特性的语言上对所提出的方法进行了评估，并证明了它的有效性。

    Mar, 2018

  • 走向语义网上的问答系统

    本文提出了一种基于 SPARQL 查询的多语言语义 Web 知识库问答（QA）方法，能够查询多个知识库，可轻松移植到其他知识库和语言。通过对五个不同的知识库和五种语言的评估，证明了该方法的影响。

    Mar, 2018