Linked Papers With Code: The Latest in Machine Learning as an RDF Knowledge Graph

要約

このペーパーでは、約 400,000 の機械学習出版物に関する包括的な最新情報を提供する RDF ナレッジ グラフである Linked Papers With Code (LPWC) を紹介します。
これには、対処されたタスク、利用されたデータセット、実装された方法、実施された評価とその結果が含まれます。
非 RDF ベースの Papers With Code と比較して、LPWC は機械学習の最新の進歩を RDF 形式に変換するだけでなく、科学的影響の定量化と学術的な重要なコンテンツの推奨のための新しい方法も可能にします。
LPWC は https://linkedpaperswithcode.com からオープンにアクセスでき、CC-BY-SA 4.0 に基づいてライセンスが付与されています。
Linked Open Data クラウドのナレッジ グラフとして、RDF ダンプ ファイルから直接 Web クエリ用の SPARQL エンドポイントに至るまで、複数の形式で LPWC を提供します。また、解決可能な URI とデータ ソースへのリンクを持つデータ ソース SemOpenAlex、Wikidata、
そしてDBLP。
さらに、ナレッジ グラフの埋め込みを提供し、LPWC を機械学習アプリケーションに簡単に適用できるようにします。

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce Linked Papers With Code (LPWC), an RDF knowledge graph that provides comprehensive, current information about almost 400,000 machine learning publications. This includes the tasks addressed, the datasets utilized, the methods implemented, and the evaluations conducted, along with their results. Compared to its non-RDF-based counterpart Papers With Code, LPWC not only translates the latest advancements in machine learning into RDF format, but also enables novel ways for scientific impact quantification and scholarly key content recommendation. LPWC is openly accessible at https://linkedpaperswithcode.com and is licensed under CC-BY-SA 4.0. As a knowledge graph in the Linked Open Data cloud, we offer LPWC in multiple formats, from RDF dump files to a SPARQL endpoint for direct web queries, as well as a data source with resolvable URIs and links to the data sources SemOpenAlex, Wikidata, and DBLP. Additionally, we supply knowledge graph embeddings, enabling LPWC to be readily applied in machine learning applications.

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