SAKA: An Intelligent Platform for Semi-automated Knowledge Graph Construction and Application

要約

ナレッジ グラフ (KG) テクノロジーは多くの分野で広く利用されており、多くの企業が KG に基づいたアプリケーションを提供しています。
それにもかかわらず、KG プラットフォームの大部分は、KG レコードを手動で構築するためにユーザーの専門知識と多大な時間と労力を必要とし、一般の人が使用するのは非常に困難です。
さらに、音声データは豊富で貴重な情報が含まれていますが、それを KG に変換するのは困難です。
さらに、プラットフォームは通常、ユーザーが構築した KG の可能性を最大限に活用していません。
この論文では、前述の問題に対処するために、半自動化された KG 構築およびアプリケーション (SAKA) のためのインテリジェントでユーザーフレンドリーなプラットフォームを提案します。
主に、ユーザーはプラットフォームと対話することで、多数の領域の構造化データから KG を半自動的に構築でき、これに基づいて複数バージョンの KG を保存、表示、管理、更新できます。
さらに、音声データから KG を確立するための音声ベースの KG 情報抽出 (AGIE) 方法を提案します。
最後に、プラットフォームは、ユーザーが作成した KG に基づいて、セマンティック解析ベースの知識ベース質問応答 (KBQA) システムを作成します。
SAKAプラットフォーム上での半自動KG工法の実現可能性を証明します。

要約(オリジナル)

Knowledge graph (KG) technology is extensively utilized in many areas, and many companies offer applications based on KG. Nonetheless, the majority of KG platforms necessitate expertise and tremendous time and effort of users to construct KG records manually, which poses great difficulties for ordinary people to use. Additionally, audio data is abundant and holds valuable information, but it is challenging to transform it into a KG. What’s more, the platforms usually do not leverage the full potential of the KGs constructed by users. In this paper, we propose an intelligent and user-friendly platform for Semi-automated KG Construction and Application (SAKA) to address the problems aforementioned. Primarily, users can semi-automatically construct KGs from structured data of numerous areas by interacting with the platform, based on which multi-versions of KG can be stored, viewed, managed, and updated. Moreover, we propose an Audio-based KG Information Extraction (AGIE) method to establish KGs from audio data. Lastly, the platform creates a semantic parsing-based knowledge base question answering (KBQA) system based on the user-created KGs. We prove the feasibility of the semi-automatic KG construction method on the SAKA platform.

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