The task of {\em data fusion} is to identify the true values of data items (eg, the true date of birth for {\em Tom Cruise}) among multiple observed values drawn from different sources (eg, Web sites) of varying (and unknown) reliability. A recent survey\cite{LDL+12} has provided a detailed comparison of various fusion methods on Deep Web data. In this paper, we study the applicability and limitations of different fusion techniques on a more challenging problem: {\em knowledge fusion}. Knowledge fusion identifies true subject-predicate-object triples extracted by multiple information extractors from multiple information sources. These extractors perform the tasks of entity linkage and schema alignment, thus introducing an additional source of noise that is quite different from that traditionally considered in the data fusion literature, which only focuses on factual errors in the original sources. We adapt state-of-the-art data fusion techniques and apply them to a knowledge base with 1.6B unique knowledge triples extracted by 12 extractors from over 1B Web pages, which is three orders of magnitude larger than the data sets used in previous data fusion papers. We show great promise of the data fusion approaches in solving the knowledge fusion problem, and suggest interesting research directions through a detailed error analysis of the methods.


翻译:~ 数据聚合 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 任务 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~, 确定数据项目的真实值值( 比如, ~ ~ Tom Tom Cruise ~ ~ ), 从不同来源( 比如, 网站 ) 的( ) 可靠( ) 多处( ) 获得的多处观察值( ) 。 最近的一项调查提供了对深处网络数据融合方法中各种融合方法的详细比较。 在本文件中,我们研究了不同融合技术对于一个更具挑战性的问题的适用性和局限性: : ~ ~ ~ ; 知识融合 ~ ~ 知识 ~ ~ ~ ~ ~ 知识 ~ 一个知识库的知识基础 知识基础....

5
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
图卷积神经网络蒸馏知识,Distillating Knowledge from GCN
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月25日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
99+阅读 · 2020年3月4日
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月4日
Embedding Logical Queries on Knowledge Graphs
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
图卷积神经网络蒸馏知识,Distillating Knowledge from GCN
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月25日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员