Pular para o conteúdo principal

WD Property constraints x Identificação do Contexto das Alegações

Análise para o artigo

1 - Qtas propriedades tem restrições (do nosso tipo de interesse) formuladas, e quais os percentuais em relação ao total de predicados isto corresponde.Tb incluir Qtos statements (claims) envolvem estas propriedades

363 propriedades com required qualifier (311 obrigatórias e 63 sugeridas) 

22,832,759 Statements (do total de 559,038,971 ) associados a  propriedades com required qualifier (17,934,765 obrigatórias e 7,824,405 sugeridas)

1.a - Top K propriedades q tem restrições, em numero de claims 

Ainda estou calculando
 
2 - Quais (Quantos) os qualificadores das restrições em 1.
 
104 qualificadores associados a propriedades com required qualifier (94 obrigatórias e 29 sugeridas) 
 
2.a - Top K qualificadores de 2, em numero de statements
 
Ainda estou calculando
 
Isto nos dará uma indicação de quão representativa/abrangente é a abordagem “bottom up” para definir as propriedades que formam contextos
 
Bottom no sentido do esquema existente para mapear no CKG, certo?
 
Feito isto, podemos avaliar quão eficazes são estas restrições, na prática. Para isto, incluímos as estatísticas de violação de constraints (do nosso tipo de interesse), tanto no total qto para as propriedades multiple valued - total, %em rel ao total e em rel. a categoria multiple valued, mandatório x sugested, as top K restrições violadas e os top K qualificadores presentes nestas restrições.
 
Estas já temos na planilha para a constraint de required qualifier. 
Ainda estou tentando gerar para a constraint allowed qualifier.  
 
Pelo que entendi na planilha todos os percentuais são bem baixos, o que me leva a concluir que o mecanismo de restrições, como está atualmente, n funciona como seria o desejável. 

O percentual de predicados com restrições de required qualifier é baixo (por volta de 4%).
 
Portanto, teríamos tb um argumento para a necessidade/adequação de permitir especificação manual (pelo engenheiro de conhecimento) em adição às propriedades extraídas automaticamente.
Para tanto, precisamos de alguns exemplos de multiple valued properties que não tem restrição, mas semanticamente deveriam ter contexto
 
Exemplos
 
https://kgtk.isi.edu/browser/Q7604786
https://kgtk.isi.edu/browser/Q11523819
 
"applies to jurisdiction" (P1001) possuem instâncias com qualificadores temporais start time e end time mas não possui constraints de required qualifier e nem allowed qualifier. 
 
Aqui também poderia ser Bottom-Up no sentido das instâncias do KG para mapear no CKG, certo?

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 ...

Defesa de Doutorado de Grettel Monteagudo Garcia

A última atividade presencial que fiz na PUC-Rio foi assistir a defesa de tese da Grettel Monteagudo Garcia , em 13/03/2020 (uma sexta-feira 13 !!!!). O título da tese é “ A Keyword-based Query Processing Method for Datasets with Schemas ” e me interessou por causa do projeto do NIMA. A proposta parte do cenário onde usuários possam consultar dados, armazenados em bancos de dados relacionais e TripleStores, de maneira semelhante ao Google, ou seja, digitando palavras-chave, e deixando para o sistema recuperar os dados que melhor correspondem ao conjunto de palavras-chave.  Na tese estão descritos um algoritmo e um framework projetados para processar consultas baseadas em palavras-chave para bases de dados com esquema, especificamente bancos relacionais e bases de dados em RDF. A primeira etapa do algoritmo é a conversão do conjunto de palavras chaves em uma consulta abstrata explorando um esquema abstrato . Nesta etapa o principal desafio é achar onde a informação está (os matches...

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...