Abstrakt. Distribuerad mänsklig beräkning (DHC) används för att lösa datorproblem genom att införliva ett stort antal människors samarbetsinsatser. Det är också en lösning på AI-komplett problem såsom naturligt språk bearbetning. Den semantiska webben med sin rot i AI har många forskningsproblem som anses som AI-komplett. T.ex. Samreferensresolution, som innebär att man ska avgöra om olika URI:er avser samma enhet, är ett betydande hinder för att komma till rätta med genomförandet av storskaliga semantiska webbapplikationer. I detta dokument föreslår vi en ram för att bygga ett DHC-system ovanpå det länkade datamolnet för att lösa olika datorproblem. För att visa konceptet fokuserar vi på att hantera samreferensresolutionen när vi integrerar distribuerade datauppsättningar. Traditionellt används maskininlärningsalgoritmer som en lösning för detta, men de är ofta beräknings dyra, felbenägna och inte skalbara. Vi designade ett DHC-system som heter iamResearcher, som löser problemet med den vetenskapliga publikationens upphovsmansidentitetssamreferens vid integrering av distribuerade bibliografiska dataset. I vårt system aggregerade vi 6 miljoner bibliografiska data från olika publikationsdatabaser. Användare kan registrera sig till systemet för att granska och anpassa sina egna publikationer, vilket löser problemet med samreferenser på ett distribuerat sätt. De aggregerade resultaten är avrefererbara i det öppna länkade datamolnet.
Referensreferensreferensen föreslår ett system för resolution av människor där upphovsmännen kan göra anspråk på sina egna publikationer.
Distributed human computation framework for linked data co-reference resolution
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}