Abstrakt. Under de senaste åren har olika webbkunskapsgrafer, både fria och kommersiella, skapats. Medan Google myntade termen "Kunskap Graph" under 2012, finns det också några öppet tillgängliga kunskapsgrafer, med DBpedia, YAGO, och Freebase är bland de mest framträdande. Dessa grafer är ofta konstruerade av halvstrukturerade kunskaper, såsom Wikipedia, eller skördas från webben med en kombination av statistiska och språkliga metoder. Resultatet är storskaliga kunskapsdiagram som försöker göra en bra avvägning mellan fullständighet och korrekthet. För att ytterligare öka nyttan av sådana kunskapsgrafer har olika förfiningsmetoder föreslagits, som försöker dra slutsatser och lägga till saknade kunskaper i grafen, eller identifiera felaktiga informationsbitar. I den här artikeln ger vi en kartläggning av sådana metoder för förfining av kunskapsdiagram, med en dubbel titt på både de metoder som föreslås och de utvärderingsmetoder som används.
Paulheim REF ger en översikt över automatisk KG-förfining.
Knowledge graph refinement: A survey of approaches and evaluation methods
{'venue': 'Semantic Web', 'journal': 'Semantic Web', 'mag_field_of_study': ['Philosophy', 'Computer Science']}