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. The work supports the expression of all current Wikidata ontological properties. Finally, we discuss the methodology for practically implementing the work and present a prototype implementation.


翻译:摘要:维基数据是一个知识图谱,正被越来越多的社区广泛应用于各类场景。维基数据陈述通过限定符-值对进行注释,用于描述信息的有效性上下文、因果关系、来源等属性。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(特别是关于本体属性(如x是y的子类、z是x的实例等)的规则)时,必须考虑限定符,因为大多数限定符参与陈述的语义表达。这带来了复杂问题:a) 限定符数量庞大,b) 推理得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) 定义限定符的分类体系,b) 使用多类逻辑语言形式化维基数据模型,该语言的分类即为限定符类别。我们将此逻辑与代数规范相结合,提供在推理规则中有效处理限定符的方法。该工作支持表达当前所有维基数据本体属性。最后,我们讨论了实际实现该工作的方法论,并呈现了原型实现。

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。
专知会员服务
26+阅读 · 2021年9月19日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
9+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关资讯
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员