Knowgl Large

🚀 KnowGL: テキストからの知識生成とリンク付け

knowgl-largeモデルは、WikidataとREBELデータセットの拡張版の学習データを組み合わせて学習されています。文章が与えられると、KnowGLは以下の形式でトリプルを生成します。

[(subject mention # subject label # subject type) | relation label | (object mention # object label # object type)]

生成されるトリプルが複数ある場合、出力では$で区切られます。詳細はRossiello et al. (AAAI 2023)を参照してください。

このモデルは、REBELデータセットの関係抽出において最先端の結果を達成しています。結果についてはMihindukulasooriya et al. (ISWC 2022)を参照してください。

生成されたラベル（主語、関係、目的語）とそれらのタイプは、関連するWikidata IDに直接マッピングできます。

📚 詳細ドキュメント

引用

@inproceedings{DBLP:conf/aaai/RossielloCMCG23,
  author       = {Gaetano Rossiello and
                  Md. Faisal Mahbub Chowdhury and
                  Nandana Mihindukulasooriya and
                  Owen Cornec and
                  Alfio Massimiliano Gliozzo},
  title        = {KnowGL: Knowledge Generation and Linking from Text},
  booktitle    = {{AAAI}},
  pages        = {16476--16478},
  publisher    = {{AAAI} Press},
  year         = {2023}
}

@inproceedings{DBLP:conf/semweb/Mihindukulasooriya22,
  author    = {Nandana Mihindukulasooriya and
               Mike Sava and
               Gaetano Rossiello and
               Md. Faisal Mahbub Chowdhury and
               Irene Yachbes and
               Aditya Gidh and
               Jillian Duckwitz and
               Kovit Nisar and
               Michael Santos and
               Alfio Gliozzo},
  title     = {Knowledge Graph Induction Enabling Recommending and Trend Analysis:
               {A} Corporate Research Community Use Case},
  booktitle = {{ISWC}},
  series    = {Lecture Notes in Computer Science},
  volume    = {13489},
  pages     = {827--844},
  publisher = {Springer},
  year      = {2022}
}

📄 ライセンス

このモデルはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で提供されています。

📦 モデル情報