A Probabilistic Approach for Integrating Heterogeneous Knowledge Sources


Dutta, Arnab ; Meilicke, Christian ; Ponzetto, Simone Paolo


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/36461
Weitere URL: https://madata.bib.uni-mannheim.de/65/
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-364610
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: The Semantic Web: Semantics and Big Data : 11th International Conference, ESWC 2014, Anissaras, Crete, Greece, May 25-29, 2014, Proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 8465
Seitenbereich: 286-301
Veranstaltungsdatum: 25 - 29 May 2014
Autor/Hrsg. des Buches
(nur der Erstgenannte!)
:
Presutti, Valentina
Ort der Veröffentlichung: Cham
Verlag: Springer International Publ.
ISBN: 978-3-319-07442-9
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik II (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Open Information Extraction (OIE) systems like Nell and ReVerb have achieved impressive results by harvesting massive amounts of machine-readable knowledge with minimal supervision. However, the knowledge bases they produce still lack a clean, explicit semantic data model. This, on the other hand, could be provided by full-fledged semantic networks like DBpedia or Yago, which, in turn, could benefit from the additional coverage provided by Web-scale IE. In this paper, we bring these two strains of research together, and present a method to align terms from Nell with instances in DBpedia. Our approach is unsupervised in nature and relies on two key components. First, we automatically acquire probabilistic type information for Nell terms given a set of matching hypotheses. Second, we view the mapping task as the statistical inference problem of finding the most likely coherent mapping – i.e., the maximum a posteriori (MAP) mapping – based on the outcome of the first component used as soft constraint. These two steps are highly intertwined: accordingly, we propose an approach that iteratively refines type acquisition based on the output of the mapping generator, and vice versa. Experimental results on gold-standard data indicate that our approach outperforms a strong baseline, and is able to produce ever-improving mappings consistently across iterations.
Zusätzliche Informationen: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07443-6_20

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Dutta, Arnab ; Meilicke, Christian ; Ponzetto, Simone Paolo (2014) A Probabilistic Approach for Integrating Heterogeneous Knowledge Sources. Open Access In: The Semantic Web: Semantics and Big Data : 11th International Conference, ESWC 2014, Anissaras, Crete, Greece, May 25-29, 2014, Proceedings 2014 Cham [Konferenzveröffentlichung]
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