Applying Markov logic for debugging probabilistic temporal knowledge bases


Huber, Jakob ; Meilicke, Christian ; Stuckenschmidt, Heiner



URL: http://www.akbc.ws/2014/submissions/akbc2014_submi...
Weitere URL: https://scholar.google.de/citations?view_op=view_c...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: AKBC 2014 : 4th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC) 2014 at NIPS 2014 in Montreal, Canada, December 13, 2014
Seitenbereich: 1-6
Veranstaltungstitel: AKBC 2014
Veranstaltungsort: Montreal, Canada
Veranstaltungsdatum: 13.12.214
Herausgeber: Suchanek, Fabian M.
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: ACM
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: A probabilistic temporal knowledge base contains facts that are annotated with a time interval and a confidence score. The interval defines the time span for which it can be assumed that the fact is true with a probability that is expressed by the confidence score. Given a probabilistic temporal knowledge base, we propose the use of Markov Logic in combination with Allen’s interval calculus to select the most probable consistent subset of facts by computing the MAP state. We apply our approach on a specific domain of DBpedia, namely the domain of academics. We simulate a scenario of extending a knowledge base automatically in an open setting by adding erroneous facts to the facts stated in DBpedia. Our results in- dicate that we can eliminate a large fraction of these errors without removing too many correctly stated facts.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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