面向个人知识库填充的数据增强
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2020-08-20 v2 人工智能
计算与语言
摘要
冷启动知识库填充（KBP）是从非结构化文档中填充知识库的问题。尽管人工神经网络在构成KBP的各个任务中带来了显著改进，端到端系统的总体F1仍相当低。该问题在个人知识库中更为严重，其在数据保护、公平性和隐私方面带来了额外挑战。在本工作中，我们提出一个系统，其使用基于规则的标注器和用于缺失链接预测的图神经网络，从TACRED数据集填充更完整、公平且多样的知识库。
引用
@article{arxiv.2002.10943,
title = {Data Augmentation for Personal Knowledge Base Population},
author = {Lingraj S Vannur and Balaji Ganesan and Lokesh Nagalapatti and Hima Patel and MN Thippeswamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10943},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 9 figures, 6 tables. under review. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2001.08013