Refining Automatically Extracted Knowledge Bases Using Crowdsourcing
المؤلفون المشاركون
Cui, Zhiming
Li, Chunhua
Zhao, Pengpeng
Wu, Jian
Xian, Xuefeng
Sheng, Victor S.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Machine-constructed knowledge bases often contain noisy and inaccurate facts.
There exists significant work in developing automated algorithms for knowledge base refinement.
Automated approaches improve the quality of knowledge bases but are far from perfect.
In this paper, we leverage crowdsourcing to improve the quality of automatically extracted knowledge bases.
As human labelling is costly, an important research challenge is how we can use limited human resources to maximize the quality improvement for a knowledge base.
To address this problem, we first introduce a concept of semantic constraints that can be used to detect potential errors and do inference among candidate facts.
Then, based on semantic constraints, we propose rank-based and graph-based algorithms for crowdsourced knowledge refining, which judiciously select the most beneficial candidate facts to conduct crowdsourcing and prune unnecessary questions.
Our experiments show that our method improves the quality of knowledge bases significantly and outperforms state-of-the-art automatic methods under a reasonable crowdsourcing cost.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Chunhua& Zhao, Pengpeng& Sheng, Victor S.& Xian, Xuefeng& Wu, Jian& Cui, Zhiming. 2017. Refining Automatically Extracted Knowledge Bases Using Crowdsourcing. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140926
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Pengpeng…[et al.]. Refining Automatically Extracted Knowledge Bases Using Crowdsourcing. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140926
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Chunhua& Zhao, Pengpeng& Sheng, Victor S.& Xian, Xuefeng& Wu, Jian& Cui, Zhiming. Refining Automatically Extracted Knowledge Bases Using Crowdsourcing. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140926
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140926
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر