Pular para o conteúdo principal

WD References e Contexto de Proveniência

1) Extrair referencia da WD (não tem no conjunto de dados do kgtk)

Existem triplas específicas para representar as referência na WD: ?statement prov:wasDerivedFrom ?ref .

Baixei os dados de referência da WD em 24/01/2023 com o wdq

(base) root@vm096:/home/cloud-di# ls -laht /app/wdq/data/ref*
-rw-r--r-- 1 root root 7.1G Jan 25 01:12 /app/wdq/data/references.tsv

Converti para ntriples e depois para o kgtk

sed -i '/node1/d' /app/kgtk/data/WD5/wdq_references.tsv
sed 's/$/  ./' /app/kgtk/data/WD5/wdq_references.tsv > /app/kgtk/data/WD5/wdq_references.nt

nohup kgtk --debug import-ntriples --verbose --validate=True \
     -i /app/kgtk/data/WD5/wdq_references.nt \
     -o /app/kgtk/data/WD5/references.tsv.gz \
     --reject-file /app/kgtk/data/WD5/reject-references.tsv.gz &

2) Estatísticas

Foram recuperadas 35,670,197 triplas que compõem 13,614,241 referências associadas a 31,601,286 statements. Nestas triplas foram usados 5080 propriedades distintas nas referências

Distribuição da quantidade de propriedades por referência (Top-10)

1    count    7,668,375
2    count    2,306,898
3    count    1,032,172
4    count    1,021,661
6    count    350,951
5    count    340,301
7    count    313,850
8    count    191,985
9    count    111,059
10    count    56,933

Distribuição da quantidade de referências por statement (Top-10)

1    count    28,749,323
2    count    2,179,920
3    count    435,840
4    count    123,299
5    count    41,972
6    count    30,862
7    count    13,235
8    count    10,187
9    count    5,217
10    count    3,403

3) Relação Reference X Statement: Um statement pode ter 0 ou mais referencias e Uma referência pode estar associada a 0 ou mais statements

Exemplo

SELECT ?statement ?ref
WHERE {

   wd:Q109225717 ?prop ?statement .
   ?statement prov:wasDerivedFrom ?ref .

   SERVICE wikibase:label {
    bd:serviceParam wikibase:language "en"
   }
}
ORDER BY ?ref

4) Existe uma constraint chamada property scope constraint (Q53869507) que define se uma propriedade pode ser usada como um predicado (em um statement) e/ou qualificador e/ou nas referencias - as reference (Q54828450). Porém existem propriedades que estão especificadas somente como predicados mas estão sendo usados como referências, por exemplo, main regulatory text (P92) nas referências do Republic of Crimea (Q15966495). Este é um exemplo de que não seria possível inferir o contexto de proveniência usando somente esta constraint. 

5) Existem propriedades do tipo (P31) Wikidata property to indicate a source (Q18608359) que estão sendo usadas nos qualificadores e/ou não tem o escopo como referencia - as reference (Q54828450). Exemplo, described by source (P1343) é usada como qualificador. Este é mais um exemplo de que não seria possível inferir o contexto de proveniência usando somente o tipo (P31) da propriedade e nem considerando somente as referencias da WD.

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

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...

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 ...

Knowledge Graph Embedding with Triple Context - Leitura de Abstract

  Jun Shi, Huan Gao, Guilin Qi, and Zhangquan Zhou. 2017. Knowledge Graph Embedding with Triple Context. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '17). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2299–2302. https://doi.org/10.1145/3132847.3133119 ABSTRACT Knowledge graph embedding, which aims to represent entities and relations in vector spaces, has shown outstanding performance on a few knowledge graph completion tasks. Most existing methods are based on the assumption that a knowledge graph is a set of separate triples, ignoring rich graph features, i.e., structural information in the graph. In this paper, we take advantages of structures in knowledge graphs, especially local structures around a triple, which we refer to as triple context. We then propose a Triple-Context-based knowledge Embedding model (TCE). For each triple, two kinds of structure information are considered as its context in the graph; one is the out...