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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Heuristics for Connecting Heterogeneous Knowledge via FrameBase

verfasst von : Jacobo Rouces, Gerard de Melo, Katja Hose

Erschienen in: The Semantic Web. Latest Advances and New Domains

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With recent advances in information extraction techniques, various large-scale knowledge bases covering a broad range of knowledge have become publicly available. As no single knowledge base covers all information, many applications require access to integrated knowledge from multiple knowledge bases. Achieving this, however, is challenging due to differences in knowledge representation. To address this problem, this paper proposes to use linguistic frames as a common representation and maps heterogeneous knowledge bases to the FrameBase schema, which is formed by a large inventory of these frames. We develop several methods to create complex mappings from external knowledge bases to this schema, using text similarity measures, machine learning, and different heuristics. We test them with different widely used large-scale knowledge bases, YAGO2s, Freebase and WikiData. The resulting integrated knowledge can then be queried in a homogeneous way.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Heuristics for Connecting Heterogeneous Knowledge via FrameBase
verfasst von
Jacobo Rouces
Gerard de Melo
Katja Hose
Copyright-Jahr
2016
Buch
The Semantic Web. Latest Advances and New Domains

Print ISBN: 978-3-319-34128-6

Electronic ISBN: 978-3-319-34129-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-34129-3_2

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    Bildnachweise