Den senaste forskningen har gjort betydande framsteg när det gäller att automatiskt bygga kunskapsbaser genom att extrahera relationsfakta (t.ex. Bill Clinton-presidentOf-US) från stora textkorpora. Att tillfälligt granska sådana förhållanden i kunskapsbasen (dvs. att fastställa att Bill Clinton-presidentOf-USA är sant endast under perioden 1993-2001) är ett viktigt, men relativt outforskat problem. I detta dokument föreslår vi en gemensam slutledningsram för denna uppgift, som utnyttjar faktaspecifika tidsbegränsningar och svag tillsyn i form av några exempel. Vårt föreslagna ramverk, CoTS (Coupled Temporal Scoping), utnyttjar tidsbegränsning, anpassning, succession och ömsesidig uteslutning bland fakta inifrån och över relationer. Vårt bidrag är mångfacetterat. För det första, medan de flesta tidigare undersökningar har fokuserat på mikroavläsningsmetoder för tidsavläsning, ställer vi det på ett makroavläsningssätt, som en förändringsdetektion i en tidsserie av faktas egenskaper som beräknas från ett stort antal dokument. För det andra, så vitt vi vet, finns det inget annat arbete som har använt gemensam slutledning för tidsscoping. Vi visar att gemensam slutsats är effektiv jämfört med att göra timlig spaning av enskilda fakta självständigt. Vi utför våra experiment i stor skala med öppen domän allmänt tillgängliga tidsstämplade datauppsättningar, såsom engelska Gigaword Corpus och Google Books Ngrams, som visar CoTS effektivitet.
Tidigare arbete har utforskat retroaktivt scoping början och slut tider av fakta i en kunskapsbas REF.
Coupled temporal scoping of relational facts
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}