要約
知識グラフ（KG）研究において、特定の時間帯に成立する事象を特徴付ける事実である時間的事実が注目されつつある。品質管理の観点から、時間的制約の導入は、KGの時間的整合性を維持し、潜在的な時間的競合を検出するという新たな課題をもたらす。これまでの研究では、時間的制約を手作業で列挙して矛盾を検出する方法をとっていたが、これは手間がかかる上に粒度の問題がある。我々は、時間的事実と制約の共通パターンから出発し、パターンに基づく時間的制約マイニング手法であるPaTeConを提案する。PaTeConは、時間制約を生成するために、人間の専門家の代わりに、与えられたKGにわたって自動的に決定されたグラフパターンとその関連統計情報を用いる。具体的には、PaTeConは、その測定スコアに従って、候補となる制約にクラス制限を動的に付与する。我々は、WikidataとFreebaseにそれぞれ基づく2つの大規模データセットでPaTeConを評価する。実験結果は、パターンベースの自動制約マイニングが、価値ある時間制約を生成する上で強力であることを示している。
要約(オリジナル)
Temporal facts, the facts for characterizing events that hold in specific time periods, are attracting rising attention in the knowledge graph (KG) research communities. In terms of quality management, the introduction of time restrictions brings new challenges to maintaining the temporal consistency of KGs and detecting potential temporal conflicts. Previous studies rely on manually enumerated temporal constraints to detect conflicts, which are labor-intensive and may have granularity issues. We start from the common pattern of temporal facts and constraints and propose a pattern-based temporal constraint mining method, PaTeCon. PaTeCon uses automatically determined graph patterns and their relevant statistical information over the given KG instead of human experts to generate time constraints. Specifically, PaTeCon dynamically attaches class restriction to candidate constraints according to their measuring scores.We evaluate PaTeCon on two large-scale datasets based on Wikidata and Freebase respectively. The experimental results show that pattern-based automatic constraint mining is powerful in generating valuable temporal constraints.
arxiv情報
| 著者 | Jianhao Chen,Junyang Ren,Wentao Ding,Yuzhong Qu |
| 発行日 | 2023-05-12 14:48:00+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |