用蕴含关系丰富大规模事态知识图
计算与语言
2020-06-23 v1
摘要
计算和认知研究表明，事态（活动、状态和事件）的抽象对于人类理解日常事态至关重要。本文提出一种可扩展的方法来建模事态之间的蕴含关系（"吃苹果"蕴含"吃水果"）。据此，我们构建了一个大规模事态蕴含图（EEG），其包含1000万事态节点和1.03亿条蕴含边。详细的实验与分析证明了所提方法的有效性和所得知识图的质量。我们的数据集与代码可在https://github.com/HKUST-KnowComp/ASER-EEG获取。
引用
@article{arxiv.2006.11824,
title = {Enriching Large-Scale Eventuality Knowledge Graph with Entailment Relations},
author = {Changlong Yu and Hongming Zhang and Yangqiu Song and Wilfred Ng and Lifeng Shang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11824},
year = {2020}
}
备注
Accepted by AKBC 2020