OPIEC: An open information extraction corpus


Gashteovski, Kiril ; Wanner, Sebastian ; Hertling, Sven ; Broscheit, Samuel ; Gemulla, Rainer


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/48226
Weitere URL: https://openreview.net/forum?id=HJxeGb5pTm
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-482261
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2019
Buchtitel: AKBC 2019 : 1st Conference on Automated Knowledge Base Construction (AKBC) : May 20-22, 2019, Monday-Wednesday, Amherst, MA
Seitenbereich: 1-19
Veranstaltungstitel: AKBC 2019
Veranstaltungsort: Amherst, MA
Veranstaltungsdatum: May 20-22, 2019
Ort der Veröffentlichung: Amherst, MA
Verlag: OpenReview.net
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science I: Data Analytics (Gemulla 2014-)
Lizenz: CC BY 4.0 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Open information extraction (OIE) systems extract relations and their arguments from natural language text in an unsupervised manner. The resulting extractions are a valuable resource for downstream tasks such as knowledge base construction, open question answering, or event schema induction. In this paper, we release, describe, and analyze an OIE corpus called OPIEC, which was extracted from the text of English Wikipedia. OPIEC complements the available OIE resources: It is the largest OIE corpus publicly available to date (over 340M triples) and contains valuable metadata such as provenance information, confidence scores, linguistic annotations, and semantic annotations including spatial and temporal information. We analyze the OPIEC corpus by comparing its content with knowledge bases such as DBpedia or YAGO, which are also based on Wikipedia. We found that most of the facts between entities present in OPIEC cannot be found in DBpedia and/or YAGO, that OIE facts often differ in the level of specificity compared to knowledge base facts, and that OIE open relations are generally highly polysemous. We believe that the OPIEC corpus is a valuable resource for future research on automated knowledge base construction.




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