在知识图谱精炼任务中利用 Wikidata 的编辑历史

知识图谱已被许多不同领域采用以用于各种目的。大多数此类应用依赖有效且完整的数据来交付其结果，这迫切要求提升知识图谱的质量。为此已提出若干解决方案，从基于规则的方法到概率方法的使用，但有一个尚未被考虑的因素：图谱的编辑历史。在协作式知识图谱（例如 Wikidata）的情况下，这些编辑代表了社区就最能代表每个实体的信息达成某种模糊且分布式的共识的过程，并可能蕴含可供知识图谱精炼方法使用的潜在有趣信息。在本文中，我们探索使用 Wikidata 的编辑历史信息来提升类型预测方法的性能。为此，我们首先构建了一个 JSON 数据集，包含 Wikidata 中 100 个最重要类别的每个实例的编辑历史。随后对该编辑历史信息进行了探索与分析，重点关注其在知识图谱精炼任务中的潜在适用性。最后，我们提出并评估了两种新方法，在面向类型预测任务的知识图谱嵌入模型中利用该编辑历史信息。我们的结果表明，其中一种所提方法相较现有方法有所改进，展示了在知识图谱精炼任务中使用编辑信息的潜力，并开辟了该领域内新的有前景的研究方向。