Pular para o conteúdo principal

kgtk import-ntriples discards triples with langtag - issue #387

Criação de um ambiente em separado para testar as alterações do branch dev
 
conda create -n kgtk-dev python=3.7
conda activate kgtk-dev
pip install "git+https://github.com/usc-isi-i2/kgtk.git@dev"

kgtk import-ntriples -i /home/cloud-di/lattes-data/input/lattes-prof-mai21.nt -o /home/cloud-di/kgtk/lattes-prof.tsv --reject-file /home/cloud-di/kgtk/lattes-prof.err --namespace-file prefix.tsv

A correção que eles fizeram funcionou, as biografias foram importadas com o langtag

Repeti alguns testes para verificar se houveram outros impactos

conda activate kgtk-env
kgtk validate -i lattes-prof.tsv
kgtk deduplicate -i lattes-prof.tsv -o lattes-prof2.tsv -v > lattes-dpk.log

Duplicidades

Read 5.709.445 records, wrote 5.662.076 records. ... aproximadamente 50 mil removidas

kgtk graph_statistics --log graph_stat_prof2.log --pagerank --statistics-only --degrees --hits -v -i lattes-prof2.tsv -o lattes-stat.tsv

kgtk sort -c node1 -i lattes-stat.tsv -o lattes-stat-sorted.tsv

Comentários sobre o log

It has 2002162 nodes and 5662076 edges... quase 3x, próximo a média do grau

###Degrees:
in degree stats: mean=2.827981, std=0.340190, max=1
out degree stats: mean=2.827981, std=0.008076, max=1
total degree stats: mean=5.655962, std=0.340278, max=1

###Top relations: ... Não mudou nada

###PageRank... pequenas diferenças no valor do PageRank
Max pageranks
710    foaf:Person    0.067446
41    cnpq:grandeArea    0.011351
30    rdf:nil    0.010438
39    cnpq:Area    0.007154
6    cnpq:subArea    0.005438

###HITS .... HITS hubs e HITS auth sem alterações

 

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

Aprendizado de Máquina Relacional

 Extraído de -> https://www.lncc.br/~ziviani/papers/Texto-MC1-SBBD2019.pdf   Aprendizado de máquina relacional (AMR) destina-se à criação de modelos estatísticos para dados relacionais (seria o mesmo que dados conectados) , isto é, dados cuja a informação relacional é tão ou mais impor tante que a informação individual (atributos) de cada elemento.    Essa classe de aprendizado tem sido utilizada em diversas aplicações, por exemplo, na extração de informação de dados não estruturados [Zhang et al. 2016] e na modelagem de linguagem natural [Vu et al. 2018].   A adoção de técnicas de aprendizado de máquina relacional em tarefas de comple mentação de grafo de conhecimento se baseia na premissa de existência de regularidades semânticas presentes no mesmo . Modelos grafos probabilísticos  Baseada em regras / heurísticas que não podem garantir 100% de precisão no resultado da inferência mas os resultados podem ser explicados. Modelos de características de ...

Connected Papers: Uma abordagem alternativa para revisão da literatura

Durante um projeto de pesquisa podemos encontrar um artigo que nos identificamos em termos de problema de pesquisa e também de solução. Então surge a vontade de saber como essa área de pesquisa se desenvolveu até chegar a esse ponto ou quais desdobramentos ocorreram a partir dessa solução proposta para identificar o estado da arte nesse tema. Podemos seguir duas abordagens:  realizar uma revisão sistemática usando palavras chaves que melhor caracterizam o tema em bibliotecas digitais de referência para encontrar artigos relacionados ou realizar snowballing ancorado nesse artigo que identificamos previamente, explorando os artigos citados (backward) ou os artigos que o citam (forward)  Mas a ferramenta Connected Papers propõe uma abordagem alternativa para essa busca. O problema inicial é dado um artigo de interesse, precisamos encontrar outros artigos relacionados de "certa forma". Find different methods and approaches to the same subject Track down the state of the art rese...

Metodologia Científica II - continuação

No primeiro post  foram detalhados os 6 primeiros vídeos do canal do Youtube do professor Eduardo Ogasawara do CEFET/RJ   Mais 3 vídeos foram disponibilizados e estão comentados a seguir: Gráficos, Figuras e Tabelas (33 minutos) - como apresentar os resultados das avaliações experimentais. Gráficos: associar análises dos resultados a cada gráfico apresentado, problemas comuns na montagem de gráficos (não usar todo eixo X ou Y, não usar área útil com uma escala adequada a ver o comportamento dos números, não marcar os pontos de observação da série, inconsistência no uso de cores ), escala logarítmica x linear, eixo X para a variável independente e Y para a dependente (resposta), escrever boas legendas para os gráficos, observar se diferenças entre variáveis apresentadas em gráficos separados podem atrapalhar a interpretação dos resultados. Diagramas devem ser pensados de acordo com o propósito, trata-se de uma abstração e cada elemento deve ser explicado no texto, rótulos...