从 Twitter 新闻标题开发互联事件知识图谱的原则
计算与语言
2018-10-12 v1 人工智能
信息检索
信息论
math.IT
摘要
关联开放数据上发布的不断增长的数据集主要包含百科式信息。然而，从非结构化实时源提取的优质结构化且语义标注的数据集有所缺失。在本文中，我们以发布于 Twitter 的新闻标题这一实时且多事件的鲜活信息源为案例，提出开发互联事件知识图谱的原则。我们给出了包含所需任务的必要流水线，涵盖从选择背景数据模型、事件标注（即事件识别与分类）、实体标注到最终的事件互联。现有研究局限于领域特定的事件识别与分类场景，而本文充当了开发互联事件知识图谱的领域无关路线图。
引用
@article{arxiv.1808.02022,
title = {Principles for Developing a Knowledge Graph of Interlinked Events from News Headlines on Twitter},
author = {Saeedeh Shekarpour and Ankita Saxena and Krishnaprasad Thirunarayan and Valerie L. Shalin and Amit Sheth},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.02022},
year = {2018}
}