Stora Semantiska Web kunskapsbaser är ofta bullriga, felaktiga och ofullständiga när det gäller typinformation. Automatisk typ förutsägelse kan bidra till att minska sådan ofullständighet, och, som tidigare verk visar, statistiska metoder är väl lämpade för denna typ av data. Eftersom de flesta semantiska webbaserade kunskapsbaser kommer med en ontologi som definierar en typhierarki, formulerar vi om typförutsägelseproblemet som ett hierarkiskt multimärkningsproblem. Vi föreslår SLCN, en ändring av den lokala klassificeringen per nod metod, som utför funktionsval, exempel provtagning, och klassbalansering för varje lokal klassificering. Vår strategi förbättrar skalbarheten och underlättar dess tillämpning på stora semantiska webbdataset med högdimensionella funktioner och etikettutrymmen. Vi jämför prestandan för vår föreslagna metod med en toppmodern typ prediktionsmetod och populära hierarkiska multimärkningsklassificeringar, och rapporterar om experiment med storskaliga RDF-datauppsättningar.
Melo m.fl. REF införde en typförutsägelsemetod kallad SLCN för att ta itu med typbrist i Semantic Webs kunskapsbaser med en ontologi som definierar en typhierarki.
Type Prediction in RDF Knowledge Bases Using Hierarchical Multilabel Classification
{'venue': "WIMS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}