Wikidata is a knowledge graph increasingly adopted by many communities for diverse applications. Wikidata statements are annotated with qualifier-value pairs that are used to depict information, such as the validity context of the statement, its causality, provenances, etc. Handling the qualifiers in reasoning is a challenging problem. When defining inference rules (in particular, rules on ontological properties (x subclass of y, z instance of x, etc.)), one must consider the qualifiers, as most of them participate in the semantics of the statements. This poses a complex problem because a) there is a massive number of qualifiers, and b) the qualifiers of the inferred statement are often a combination of the qualifiers in the rule condition. In this work, we propose to address this problem by a) defining a categorization of the qualifiers b) formalizing the Wikidata model with a many-sorted logical language; the sorts of this language are the qualifier categories. We couple this logic with an algebraic specification that provides a means for effectively handling qualifiers in inference rules. Using Wikidata ontological properties, we show how to use the MSL and specification to reason on qualifiers. Finally, we discuss the methodology for practically implementing the work and present a prototype implementation. The work can be naturally extended, thanks to the extensibility of the many-sorted algebraic specification, to cover more qualifiers in the specification, such as uncertain time, recurring events, geographic locations, and others.


翻译:维基数据是一个知识图谱,正被越来越多社群用于各类应用。维基数据陈述均带有限定符-值对,用于描述陈述的有效性上下文、因果关系、来源等信息。在推理过程中处理限定符是一项具有挑战性的问题。当定义推理规则(特别是本体属性规则,如x是y的子类、z是x的实例等)时,必须考虑限定符,因为大多数限定符参与陈述的语义。这带来了复杂问题:a)存在大量限定符,b)推导出的陈述的限定符通常是规则条件中限定符的组合。本研究提出通过以下方式解决该问题:a)对限定符进行分类,b)使用多类逻辑语言对维基数据模型进行形式化表达;该语言的种类即为限定符类别。我们将此逻辑与代数规范结合,为在推理规则中有效处理限定符提供方法。利用维基数据的本体属性,展示了如何使用多类逻辑语言和规范对限定符进行推理。最后,讨论了该工作的实际实施方法,并给出了原型实现方案。得益于多类代数规范的可扩展性,本工作可自然扩展,以涵盖规范中更多限定符,如不确定时间、重复事件、地理位置等。

0
下载
关闭预览

相关内容

维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月9日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
12+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
5+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月9日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员