Probase+:解决概念分类中缺失链接的问题

3 下载量 48 浏览量 更新于2024-07-15 收藏 1.21MB PDF 举报
"Probase +:推断概念分类法中的缺失链接"这篇研究论文深入探讨了在构建大规模概念分类体系或语义网络时遇到的一个关键问题——缺失链接。当前,许多研究集中在自动从大量文本语料库中生成这些知识结构,但Probase +的研究者发现,这些分类法中存在的缺失链接成为阻碍它们在实际应用中广泛采纳的主要障碍。因为缺失的连接会破坏概念分类法声称支持的推理能力。 传统的Probase是一个先进的数据驱动型概念分类系统,它试图通过自动化的手段来构建和扩展。然而,论文指出,尽管Probase在初始构建中取得了显著成就,但在实际应用中,如知识库的完整性提升或推理过程中,那些未被捕捉的链接关系至关重要。为了克服这一挑战,作者提出了一个协作过滤框架,该框架旨在利用文本语料库中的信息来推断出缺失的链接。这种方法不仅能够填充这些空白,还力求在推断过程中保持高准确度,例如,他们将Probase扩展到包含约510万条额外的联系(大约增加了30%),且准确性达到了90%以上。 实验部分展示了修订后的概念分类法的质量,这表明通过Probase +技术,即使在面对缺失链接时,也能够有效地增强知识表示的完整性和实用性。研究的关键术语包括知识库完成(knowledge base completion)和协作过滤(collaborative filtering),这两种技术在本工作中起到了核心作用,旨在提升概念分类法在现实世界中的实用价值和影响力。这篇论文提供了一个有效的策略来解决概念分类法中的缺失链接问题,对于推动此类知识图谱在实际场景中的应用具有重要意义。
2013-04-11 上传