面向用户知识图构建任务的协议
人机交互
2025-05-14 v2 人工智能
数据库
摘要
从（半）结构化数据中构建知识图（KGC）具有挑战性，促进用户参与是该领域常提出的问题。我们不能否认，随着（声明式）知识图构建语言和工具在帮助构建此类映射方面取得的进展。然而，令人惊讶的是，没有两项研究报告类似的协议。这种异质性不允许比较 KGC 语言、技术和工具。本文首先分析涉及用户的研究，以识别比较点。这些差距包括任务设计、参与者选择和评估指标方面的系统一致性不足。此外，还缺乏系统性的数据分析方法和报告结果的方式。因此，我们提出并介绍了一个旨在解决这一挑战的用户协议 for KGC。可能的情况下，我们借鉴并采用我们认为适合此类协议的文献中的要素。该协议允许比较 RDF 映射语言（RML）核心功能的语言和技术，这些功能被其他大多数先进技术和工具所覆盖。我们还提出了如何修改该协议来比较 RML 的扩展。该协议为 KGC 用户研究的更可比评估提供了重要步骤。
引用
@article{arxiv.2412.16766,
title = {A Protocol for KG Construction Tasks Involving Users},
author = {Ademar Crotti Junior and Christophe Debruyne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16766},
year = {2025}
}
备注
For associated repository, see https://github.com/chrdebru/kgc-user-study-protocol