EventKG——Web上的事件知识枢纽——及传记时间线生成
计算与语言
2019-05-23 v1
摘要
促进对Web、新闻和社交媒体中当代与历史事件的语义分析的关键要求之一，是具备包含事件、实体和时间关系的全面表示的参考知识库。现有知识图谱（如DBpedia、YAGO和Wikidata等知名例子）主要关注以实体为中心的信息，在事件和时间关系的覆盖度和完整性方面存在不足。本文中我们解决这一局限，形式化了时序知识图谱的概念并给出其实例——EventKG。EventKG是一个多语言、以事件为中心的时序知识图谱，它整合了从多个大规模知识图谱和半结构化来源获取的超过69万个事件和超过230万条时间关系，并通过规范的RDF表示提供这些数据。尽管在EventKG这类时序知识图谱中，热门实体往往拥有数百条关系，但为给定实体生成最重要时间关系的简明概览仍是一项挑战。本文中我们展示了EventKG在传记时间线生成上的应用，采用远程监督方法来识别对实体传记最为相关的关係。我们的评估结果揭示了EventKG的特征，并证明了所提传记时间线生成方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1905.08794,
title = {EventKG - the Hub of Event Knowledge on the Web - and Biographical Timeline Generation},
author = {Simon Gottschalk and Elena Demidova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08794},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1804.04526