Wikidata 中的常识知识

Wikidata 与 Wikipedia 已被证明对自然语言应用（如问答或实体链接）中的推理有用。然而，现有工作尚未研究 Wikidata 用于常识推理的潜力。本文考察 Wikidata 是否包含对现有常识源具有互补性的常识知识。从常识的定义出发，我们设计了三项指导原则，并据此生成 Wikidata 的常识子图（Wikidata-CS）。在我们的方法中，我们将 Wikidata 的关系映射到 ConceptNet，并借此将 Wikidata-CS 整合进一个现有的 consolidated 常识图。实验揭示：1）尽管 Wikidata-CS 仅占 Wikidata 的一小部分，它表明 Wikidata 含有相关的常识知识，可映射到 15 种 ConceptNet 关系；2）Wikidata-CS 与其他常识源的重叠度低，凸显了知识整合的价值；3）Wikidata-CS 随时间的演化速率略慢于整体 Wikidata，表明可能缺乏对常识知识的关注。基于这些发现，我们提出三项建议行动以进一步提升 Wikidata-CS 的覆盖与质量。