知识图（kgs）已证明对于个人助理，提问系统和搜索引擎等应用非常重要。因此，确保其高质量至关重要。但是，公斤不可避免地包含错误，重复和缺失的价值，这可能会阻碍其在业务应用中的收养和实用性，因为它们没有策划，例如，低质量的kgs产生了在其顶部建立的低质量应用程序。在本视觉论文中，我们提出了一个实用的知识图策划框架，以提高KG的质量。首先，我们定义了一组用于评估KGS状态的质量指标，其次，我们将KGS的验证和验证描述为清洁任务，第三，我们提出了重复的检测和知识融合策略，以丰富KGS。此外，我们为策划KGS的更好的建筑提供了见解和方向。

Quechua语言和Quechua知识在世界各地，尤其是在南美几个国家 /地区收集了数百万人。不幸的是，Quechua社区只有少数资源，它们主要以PDF格式存储。在本文中，Quechua知识图被设想并生成，以使Quechua更接近Quechua社区，研究人员和技术开发人员。目前，Quechua知识图中存储了553636个三元组，该图在网络上可访问，可以通过计算机检索并由用户策划。为了展示Quechua知识图的部署，描述了用例和未来工作。

全球DataSphere快速增加，预计将达到20251年的175个Zettabytes。但是，大多数内容都是非结构化的，并且无法通过机器可以理解。将此数据构建到知识图中，使得智能应用程序具有诸如深度问题的智能应用，推荐系统，语义搜索等。知识图是一种新兴技术，允许使用内容与上下文一起逻辑推理和揭示新的洞察。因此，它提供了必要的语法和推理语义，使得能够解决复杂的医疗保健，安全，金融机构，经济学和业务问题。作为一项结果，企业正在努力建设和维护知识图表，以支持各种下游应用。手动方法太贵了。自动化方案可以降低建设知识图的成本，高达15-250次。本文批评了最先进的自动化技术，以自主地生成近乎人类的近乎人类的质量。此外，它突出了需要解决的不同研究问题，以提供高质量的知识图表

Wikidata越来越多地通过许多社区进行各种各样的应用，这需要高质量的知识来提供成功的结果。在本文中，我们制定了一个框架，以通过在社区行使的当前实践中脱灯来检测和分析Wikidata中的低质量陈述。我们探讨Wikidata的三个数据质量指标，基于：1）对目前录制知识的社区共识，假设已被删除并未添加的陈述被隐含地同意低质量;2）已弃用的陈述;3）数据中的约束违规。我们将这些指标结合起来检测低质量陈述，揭示了重复实体，缺少三元，违反类型规则和分类学区分的挑战。我们的研究结果补充了Wikidata社区的持续努力，以提高数据质量，旨在使用户和编辑更容易找到和纠正错误。

大型公共知识图，例如Wikidata，包含数千万实体的数十亿个陈述，从而激发了各种用例以利用此类知识图。但是，实践表明，Wikidata中仍然缺少适合用户需求的许多相关信息，而当前的链接开放数据（LOD）工具不适合丰富像Wikidata这样的大图。在本文中，我们研究了从LOD云中用结构化数据源丰富Wikidata的潜力。我们提出了一个新颖的工作流程，其中包括差距检测，源选择，模式对齐和语义验证。我们用两个互补的LOD来源评估了我们的富集方法：一个嘈杂的源，具有广泛的覆盖范围，DBPEDIA和一个手动策划的来源，对艺术领域，Getty的关注狭窄。我们的实验表明，我们的工作流程可以通过高质量的外部LOD来源来丰富Wikidata。财产一致性和数据质量是关键挑战，而实体对齐和源选择是由现有的Wikidata机制良好支持的。我们提供代码和数据以支持未来的工作。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

研究部门在组织中推动创新的重要作用。随着速度和量的信息增长，绘制见解，跟随趋势，保持新的研究以及制定策略的配制策略越来越越来越具有挑战性。在本文中，我们介绍了一个用例，即公司研究界如何利用语义网络技术来诱导从结构化和文本数据中诱导统一的知识图，通过整合与研究项目相关的社区使用的各种应用程序，学术论文，学术论文，数据集，成就和认可。为了使应用程序开发人员更容易访问知识图，我们确定了一组通用模式，用于利用诱导的知识并将其视为API。这些模式是从用户研究中诞生的，这些模式确定了最有价值的用例或用户疼痛点要缓解。我们概述了两个不同的方案：用于业务使用的建议和分析。我们将详细讨论这些方案，并针对实体建议提供经验评估。所使用的方法和从这项工作中学到的教训可以应用于面临类似挑战的其他组织。

知识图的完整性是重要的质量维度，也是对使用IT的应用程序表现良好的因素。通过执行知识丰富，可以改善完整性。重复检测旨在在知识图的实例之间找到身份联系，并且是知识丰富的基本子任务。当前解决问题的解决方案需要对工具的专家知识及其应用的知识图。用户可能没有这种专家知识。我们介绍了基于服务的重复检测任务的方法，该方法提供了一种易于使用的无代码解决方案，该解决方案仍然与最先进的解决方案竞争，并且最近在工业背景下被采用。评估将基于几种常用的测试方案。

由于对高效有效的大数据分析解决方案的需求，医疗保健行业中数据分析的合并已取得了重大进展。知识图（KGS）已在该领域证明了效用，并且植根于许多医疗保健应用程序，以提供更好的数据表示和知识推断。但是，由于缺乏代表性的kg施工分类法，该指定领域中的几种现有方法不足和劣等。本文是第一个提供综合分类法和鸟类对医疗kg建筑的眼光的看法。此外，还对与各种医疗保健背景相关的学术工作中最新的技术进行了彻底的检查。这些技术是根据用于知识提取的方法，知识库和来源的类型以及合并评估协议的方法进行了严格评估的。最后，报道和讨论了文献中的一些研究发现和现有问题，为这个充满活力的地区开放了未来研究的视野。

Wikidata是一个经常更新，社区驱动和多语言知识图形。因此，Wikidata是实体联系的一个有吸引力的基础，这是最近发表论文的增加显而易见的。该调查侧重于四个主题：（1）存在哪些Wikidata实体链接数据集，它们是多么广泛使用，它们是如何构建的？ （2）对实体联系数据集的设计进行Wikidata的特点，如果是的话，怎么样？ （3）当前实体链接方法如何利用Wikidata的特定特征？ （4）现有实体链接方法未开发哪种Wikidata特征？本次调查显示，当前的Wikidata特定实体链接数据集在其他知识图表中的方案中的注释方案中没有不同。因此，没有提升多语言和时间依赖数据集的可能性，是自然适合维基帽的数据集。此外，我们表明大多数实体链接方法使用Wikidata以与任何其他知识图相同的方式，因为任何其他知识图都缺少了利用Wikidata特定特征来提高质量的机会。几乎所有方法都使用标签等特定属性，有时是描述，而是忽略超关系结构等特征。因此，例如，通过包括超关系图嵌入或类型信息，仍有改进的余地。许多方法还包括来自维基百科的信息，这些信息很容易与Wikidata组合并提供有价值的文本信息，Wikidata缺乏。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

科学家在寻找最佳的输入资源来解决目标预测任务的最佳输入资源方面的困难是在知识图图图上训练算法的主要障碍之一。除此之外，一个关键的挑战是确定如何操纵（和嵌入）这些数据，这些数据通常以特定的三元组（即主题，谓词，对象）的形式来启用学习过程。在本文中，我们描述了Liveschema倡议，即一个门户，该网关提供了一个服务家庭，可以轻松访问，分析，转换和利用知识图模式，其主要目标是促进这些资源在机器学习用例中的重复使用。作为该计划的早期实施，我们还推进了一个在线目录，该目录依赖于800多个资源，并提供了第一组示例服务。

Digital media have enabled the access to unprecedented literary knowledge. Authors, readers, and scholars are now able to discover and share an increasing amount of information about books and their authors. Notwithstanding, digital archives are still unbalanced: writers from non-Western countries are less represented, and such a condition leads to the perpetration of old forms of discrimination. In this paper, we present the Under-Represented Writers Knowledge Graph (URW-KG), a resource designed to explore and possibly amend this lack of representation by gathering and mapping information about works and authors from Wikidata and three other sources: Open Library, Goodreads, and Google Books. The experiments based on KG embeddings showed that the integrated information encoded in the graph allows scholars and users to be more easily exposed to non-Western literary works and authors with respect to Wikidata alone. This opens to the development of fairer and effective tools for author discovery and exploration.

尽管编码了大量丰富和有价值的数据，但现有的数据来源主要是独立创建的，这是他们整合的重大挑战。映射语言，例如RML和R2RML，促进了将Meta-Data和将数据集成到知识图中的过程的声明性规范。除了在数据源和统一模式中表达对应关系之外，映射规则还可以包括知识提取功能。组合映射规则和函数表示强大的形式主义，以指定流水管以透明地将数据集成到知识图中。令人惊讶的是，这些形式主义没有完全调整，并且通过将ad-hoc程序执行到预处理和集成数据来创建许多知识图表。在本文中，我们提出了Eablock，一种方法将实体对齐（EA）集成为RML映射规则的一部分。 eAblock包括执行从文本属性的实体识别的功能块，并将识别的实体链接到Wikidata，DBPedia和域特定词库中的相应资源，例如UML。 EABLOCK提供可靠性和有效的技术来评估功能并转移映射以促进其在任何符合RML标准的发动机中的应用。我们有经验评估的eAblock性能，结果表明eAblock加快了需要实体识别和链接在符合最先进的RML标准的发动机的知识图形创建管道。 Eablock还通过Github存储库（https:/github.com/sdm-tib/eablock）和doi（https://doi.org/10.5281/zenodo.5779777）作为工具被公开可用作工具。

Software-related platforms have enabled their users to collaboratively label software entities with topics. Tagging software repositories with relevant topics can be exploited for facilitating various downstream tasks. For instance, a correct and complete set of topics assigned to a repository can increase its visibility. Consequently, this improves the outcome of tasks such as browsing, searching, navigation, and organization of repositories. Unfortunately, assigned topics are usually highly noisy, and some repositories do not have well-assigned topics. Thus, there have been efforts on recommending topics for software projects, however, the semantic relationships among these topics have not been exploited so far. We propose two recommender models for tagging software projects that incorporate the semantic relationship among topics. Our approach has two main phases; (1) we first take a collaborative approach to curate a dataset of quality topics specifically for the domain of software engineering and development. We also enrich this data with the semantic relationships among these topics and encapsulate them in a knowledge graph we call SED-KGraph. Then, (2) we build two recommender systems; The first one operates only based on the list of original topics assigned to a repository and the relationships specified in our knowledge graph. The second predictive model, however, assumes there are no topics available for a repository, hence it proceeds to predict the relevant topics based on both textual information of a software project and SED-KGraph. We built SED-KGraph in a crowd-sourced project with 170 contributors from both academia and industry. The experiment results indicate that our solutions outperform baselines that neglect the semantic relationships among topics by at least 25% and 23% in terms of ASR and MAP metrics.

外部知识（A.K.A.侧面信息）在零拍摄学习（ZSL）中起着关键作用，该角色旨在预测从未出现在训练数据中的看不见的类。已被广泛调查了几种外部知识，例如文本和属性，但他们独自受到不完整的语义。因此，一些最近的研究提出了由于其高度富有效力和代表知识的兼容性而使用知识图表（千克）。但是，ZSL社区仍然缺乏用于学习和比较不同外部知识设置和基于不同的KG的ZSL方法的标准基准。在本文中，我们提出了六个资源，涵盖了三个任务，即零拍摄图像分类（ZS-IMGC），零拍摄关系提取（ZS-RE）和零拍KG完成（ZS-KGC）。每个资源都有一个正常的zsl基准标记和包含从文本到属性的kg的kg，从关系知识到逻辑表达式。我们已清楚地介绍了这些资源，包括其建设，统计数据格式和使用情况W.r.t.不同的ZSL方法。更重要的是，我们进行了一项全面的基准研究，具有两个通用和最先进的方法，两种特定方法和一种可解释方法。我们讨论并比较了不同的ZSL范式W.R.T.不同的外部知识设置，并发现我们的资源具有开发更高级ZSL方法的巨大潜力，并为应用KGS进行增强机学习的更多解决方案。所有资源都可以在https://github.com/china-uk-zsl/resources_for_kzsl上获得。

Practices in the built environment have become more digitalized with the rapid development of modern design and construction technologies. However, the requirement of practitioners or scholars to gather complicated professional knowledge in the built environment has not been satisfied yet. In this paper, more than 80,000 paper abstracts in the built environment field were obtained to build a knowledge graph, a knowledge base storing entities and their connective relations in a graph-structured data model. To ensure the retrieval accuracy of the entities and relations in the knowledge graph, two well-annotated datasets have been created, containing 2,000 instances and 1,450 instances each in 29 relations for the named entity recognition task and relation extraction task respectively. These two tasks were solved by two BERT-based models trained on the proposed dataset. Both models attained an accuracy above 85% on these two tasks. More than 200,000 high-quality relations and entities were obtained using these models to extract all abstract data. Finally, this knowledge graph is presented as a self-developed visualization system to reveal relations between various entities in the domain. Both the source code and the annotated dataset can be found here: https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG.

This work presents six structural quality metrics that can measure the quality of knowledge graphs and analyzes five cross-domain knowledge graphs on the web (Wikidata, DBpedia, YAGO, Google Knowledge Graph, Freebase) as well as 'Raftel', Naver's integrated knowledge graph. The 'Good Knowledge Graph' should define detailed classes and properties in its ontology so that knowledge in the real world can be expressed abundantly. Also, instances and RDF triples should use the classes and properties actively. Therefore, we tried to examine the internal quality of knowledge graphs numerically by focusing on the structure of the ontology, which is the schema of knowledge graphs, and the degree of use thereof. As a result of the analysis, it was possible to find the characteristics of a knowledge graph that could not be known only by scale-related indicators such as the number of classes and properties.

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

在商业航空域中，有大量文件，例如事故报告（NTSB，ASRS）和监管指令（ADS）。有必要有效地访问这些多样化的存储库，以便在航空业中的服务需求，例如维护，合规性和安全性。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的知识图（kg）基于深度学习（DL）的问题答案（QA）航空安全系统。我们从飞机事故报告中构建了知识图，并向研究人员社区贡献了这一资源。该资源的功效由上述质量保证系统测试和证明。根据上述文档构建的自然语言查询将转换为SPARQL（RDF图数据库的接口语言）查询并回答。在DL方面，我们有两个不同的质量检查模型：（i）BERT QA，它是通道检索（基于句子的）和问题答案（基于BERT）的管道，以及（ii）最近发布的GPT-3。我们根据事故报告创建的一系列查询评估系统。我们组合的QA系统在GPT-3上的准确性增长了9.3％，比Bert QA增加了40.3％。因此，我们推断出KG-DL的性能比单一表现更好。