时序知识图谱的冲突检测：一种快速约束挖掘算法与新基准
人工智能
2025-07-24 v2 数据库
摘要
用于描述特定时间段内发生事件的时序事实，已成为知识图谱（KG）研究领域日益关注的课题。在质量管理方面，时间限制的引入给维护知识图谱的时序一致性带来了新的挑战。以往的研究依赖人工枚举的时序约束来检测冲突，这种方式劳动密集且可能存在粒度问题。为解决这一问题，我们从时序事实的常见模式出发，提出了一种基于模式的时序约束挖掘方法 PaTeCon。与以往研究不同，PaTeCon 利用图模式和与给定知识图谱相关的统计信息自动生成时序约束，无需人类专家介入。本文阐述了如何优化该方法以实现显著的加速。我们还对 Wikidata 和 Freebase 进行了标注，构建了两个用于冲突检测的新基准。大量实验表明，我们基于模式的自动约束挖掘方法在生成有价值的时序约束方面非常有效。
引用
@article{arxiv.2312.11053,
title = {Conflict Detection for Temporal Knowledge Graphs:A Fast Constraint Mining Algorithm and New Benchmarks},
author = {Jianhao Chen and Junyang Ren and Wentao Ding and Haoyuan Ouyang and Wei Hu and Yuzhong Qu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11053},
year = {2025}
}