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J-GLOBAL ID：201802240546008432   整理番号：18A0937860

CrumbTRAIL 知識グラフにおける多重継承を低減するための効率的方法論【JST・京大機械翻訳】

CrumbTrail: An efficient methodology to reduce multiple inheritance in knowledge graphs

著者 (4件)： Faralli Stefano (University of Mannheim, Germany) ,  Finocchi Irene (Sapienza University of Rome, Italy) ,  Ponzetto Simone Paolo (University of Mannheim, Germany) ,  Velardi Paola (Sapienza University of Rome, Italy)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 151  ページ： 180-197  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,著者らは,大規模で高密度な知識グラフをクリーンにするためのアルゴリズムであるCrumbTrilを提示した。CrumbTrailは,サイクル,ドメイン外ノード,および非必須ノード,すなわち知識グラフの接続性を破ることなく安全に取り除くことができるものを除去する。これは,例えば,ユーザが興味のある領域を特定するために選択できるような入力概念の集合に基づいてボトムアップトポロジー的剪定を通してこれを達成する。著者らの技術は,中間表現としてのオントロジー学習アルゴリズムによって典型的に生成される雑音のあるハイパーニミーグラフと,Wikipediaのような群衆資源の両方に適用することができ,クリーンでドメインに焦点を合わせた概念階層を得ることができる。CrumbTrailは現在の最先端アルゴリズムの時間と空間複雑性限界を克服する。さらに,様々な実験において,自動的に獲得された分類グラフとWikipediaカテゴリグラフのドメイン適応のようなタスクにおいてそれらより性能が優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *グラフ ,  安全性 ,  オントロジー ,  雑音 ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  連結性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  最先端 ,  概念階層 ,  ウィキペディア ,  高密度 ,  *多重継承 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 意味ネットワーク ,  オントロジー ,  知識グラフ枝刈り

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  グラフ ,  多重継承 ,  方法論