OEKG: The Open Event Knowledge Graph

要約

米国の選挙やオリンピックなど、世界に影響を与える現代的および歴史的なイベントにアクセスして理解することは、国境を越えたイベントの原因、認識、および結果を調査するクロスリンガル イベント分析の主要な前提条件です。
このホワイト ペーパーでは、Open Event Knowledge Graph (OEKG) を紹介します。これは、質問応答、エンティティの推奨、名前付きエンティティの認識など、複数のアプリケーション ドメインからの 7 つの異なるデータ セットで構成される、多言語のイベント中心の時間的ナレッジ グラフです。
これらのデータ セットはすべて、使いやすく堅牢なパイプラインを介して統合され、イベント中心のナレッジ グラフ EventKG にリンクされます。
それらの共通スキーマについて説明し、タイプ固有の画像検索、ナレッジ グラフやニュース記事に対するハイブリッドな質問応答、言語固有のイベントの推奨という 3 つのユース ケースの例で OEKG の使用を示します。
OEKG とそのクエリ エンドポイントは公開されています。

要約(オリジナル)

Accessing and understanding contemporary and historical events of global impact such as the US elections and the Olympic Games is a major prerequisite for cross-lingual event analytics that investigate event causes, perception and consequences across country borders. In this paper, we present the Open Event Knowledge Graph (OEKG), a multilingual, event-centric, temporal knowledge graph composed of seven different data sets from multiple application domains, including question answering, entity recommendation and named entity recognition. These data sets are all integrated through an easy-to-use and robust pipeline and by linking to the event-centric knowledge graph EventKG. We describe their common schema and demonstrate the use of the OEKG at the example of three use cases: type-specific image retrieval, hybrid question answering over knowledge graphs and news articles, as well as language-specific event recommendation. The OEKG and its query endpoint are publicly available.

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