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FactGenius：结合零 - shot 提示和模糊关系挖掘提高知识图谱事实验证
FactGenius 是一种结合零 - shot 大语言模型和模糊文本匹配的创新方法，通过使用来自维基百科的结构化链接数据集 DBpedia，利用相似性度量来提高大语言模型生成的连接的准确性，经过 FactKG 基准数据集的评估验证其在事实
PDFa month ago
DBpedia 中的语义相关性：比较性和实验性评估
本文评估 Web 资源的语义相关性，集中讨论了基于知识的方法作为结构型方法的替代，主要依赖于知识图谱的可用性，通过对 10 个已有方法的选择以及它们的组织方式（邻接资源、三元组模式和三元组权重方法）进行实现和评估，通过使用 DBpedia
PDFa year ago
构建并评估通用命名实体识别英语语料库
本文介绍了使用 Universal Named Entity 框架来自动生成注释语料库的应用。通过使用从维基百科数据和元数据以及 DBpedia 信息中提取出来的工作流程，我们生成了一个英语数据集并进行了描述和评估。此外，我们进行了一系列实
PDF2 years ago
评估知识图谱的结构质量指标
本研究提出了 6 个可衡量知识图谱质量的结构化质量度量标准，并分析了 5 个跨领域的知识图谱。研究结果表明，优秀的知识图谱应定义详细的类和属性以便丰富地表达现实世界的知识，并且实例和 RDF 三元组应积极使用这些类和属性。因此，本文通过关注
PDF2 years ago
多语言知识图谱补全的关系和实体对齐
ALIGNKGC 是一种用于训练多语言知识图谱（Knowledge Graph）完成、实体对齐和关系对齐模型的方法，旨在优化三种损失。使用 DBPedia 数据集进行实验，并与单一 KGC 模型、不使用对齐的 KGC 模型进行比较，结果表明
PDF3 years ago
Web 上的知识图谱 -- 概述
介绍了知识图谱的概念和应用，比较了多个公开的知识图谱的内容、大小、覆盖范围和重叠程度，其中包括互联网巨头谷歌的知识图谱和公共数据库 DBpedia。
PDF4 years ago
分析问答组件在 DBpedia 知识图谱上的表现
本文分析了 29 个 DBpedia 知识图谱中的 QA 组件，并提供了失败案例的看法、防止 QA 组件表现更好的特点、未来挑战和研究方向。
PDF6 years ago
将专业技能融入链接数据云
本文提出了第一个将程序性知识或 “技能” 集成到 Linked Data Cloud 中的框架，通过将通用技能表示为 Linked Data 和自动获取 Web 上现有资源的表示，自动生成不同知识资源之间和其他在线知识库（例如 DBpedi
PDF8 years ago
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。
PDF9 years ago