Hierarchical Blockmodeling for Knowledge Graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we investigate the use of probabilistic graphical models, specifically stochastic blockmodels, for the purpose of hierarchical entity clustering on knowledge graphs. These models, seldom used in the Semantic Web community, decompose a graph into a set of probability distributions. The parameters of these distributions are then inferred allowing for their subsequent sampling to generate a random graph. In a non-parametric setting, this allows for the induction of hierarchical clusterings without prior constraints on the hierarchy’s structure. Specifically, this is achieved by the integration of the nested Chinese restaurant process and the stick breaking process into the generative model. In this regard, we propose a model leveraging such integration and derive a collapsed Gibbs sampling scheme for its inference. To aid in understanding, we describe the steps in this derivation and provide an implementation for the sampler. We evaluate our model on synthetic and real-world datasets and quantitatively compare against benchmark models. We further evaluate our results qualitatively and find that our model is capable of inducing coherent cluster hierarchies in small scale settings. The work presented in this article provides the first step for the further application of stochastic blockmodels for knowledge graphs on a larger scale. We conclude the article with potential avenues for future work on more scalable inference schemes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle