Den kombinerade ansträngningar av mänskliga volontärer har nyligen extraherat många fakta från Wikipedia, lagra dem som maskin-skördbara objekt-attribut-värde triples i Wikipedia infoboxar. Maskininlärningssystem, såsom Kylin, använder dessa infoboxar som träningsdata, exakt extraherar ännu mer semantiska kunskaper från naturlig språktext. Men för att kunna förverkliga denna informations fulla kraft måste den vara belägen i en renstrukturerad ontologi. Detta papper introducerar KOG, ett autonomt system för att förfina Wikipedias infobox-klass ontologi i detta syfte. Vi kastar problemet av ontologi förfining som en maskininlärning problem och lösa det med hjälp av både SVMs och en mer kraftfull gemensam-inference tillvägagångssätt uttryckt i Markov Logic Networks. Vi presenterar experiment som visar överlägsenheten i det gemensamma slutledningssättet och utvärderar andra aspekter av vårt system. Med hjälp av dessa tekniker bygger vi en rik ontologi, integrera Wikipedias infobox-klass schemata med WordNet. Vi visar hur den resulterande ontologin kan användas för att förbättra Wikipedia med förbättrad frågebehandling och andra funktioner.
REF integrera Wikipedias infobox information med WordNet för att bygga en rik ontologi med statistisk-relationell inlärning.
Automatically refining the wikipedia infobox ontology
{'venue': 'In Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web (WWW-2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}