用于关联数据精化的目的驱动游戏构建框架
人机交互
2018-11-08 v1
摘要
随着关联数据(linked data)与知识图谱的兴起,迫切需要寻找合适的方案来提高数据集的覆盖度与正确性、补充缺失知识并识别及消除错误。已有若干主要依赖机器学习和自然语言处理(NLP)技术的方法被提出以实现这一精化目标;它们通常需要部分黄金标准,即某些用于训练自动模型的“真值”。黄金标准由人工构建,或通过领域专家参与,或采用众包与人类计算方案。本文提出一个开源软件框架,用于构建面向关联数据精化的目的驱动游戏(Games with a Purpose),即通过趣味激励促使用户参与的Web应用来众包部分真值。我们详述了这一新资源的影响,解释了框架所支持的具体数据关联“目的”(链接的创建、排序与验证),并定义了实现这些目标相应的众包任务。为展示该资源的多样性,我们描述了一组基于它构建的不同应用;为证明其可复用与可扩展潜力,我们提供了详细文档的参考,包括一个在数小时内引导新采用者将框架定制适配至新用例的完整教程。
引用
@article{arxiv.1811.02848,
title = {A Framework to build Games with a Purpose for Linked Data Refinement},
author = {Gloria Re Calegari and Andrea Fiano and Irene Celino},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02848},
year = {2018}
}
备注
17 pages, 4 figures, 17th International Semantic Web Conference (ISWC 2018) - Resources Track