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Quarriable Knowledge Creation Framework from Unstructured Scientific Documents

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.201-203
  • 저자
    Jamil Hussain, Muhammad Afzal, Maqbool Hussain, Sungyoung Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448045

원문정보

초록

영어
Knowledge graphs (KGs) play a pivotal role in modern applications such as decision-making systems, question answering systems, and searching and retrieval systems. However, the automatic construction of a knowledge graph from unstructured text is a challenging task. Moreover, traditional dictionary-, rule-based and supervised machine learning approaches are not reasonably practical due to their dependency on human-expert annotated resources. It is especially true when a knowledge graph is generated from domain-specific information, updated frequently, such as COVID-19 related information resources. This paper uses a pre-trained embedding model (BERT) to create word vectors from COVID-19 research articles. The proposed model is employed at two levels: entity extraction from the text and querying the knowledge stored in KG.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHODS
A. Knowledge graph generation
B. Embedding Generations
C. Knowledge querying
III. CASE STUDY RESULTS
IV. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

knowledge graph natural language processing deep learning word embeddings transformer.

저자

  • Jamil Hussain [ Department of Data Scienc, Sejong University ]
  • Muhammad Afzal [ Department of Software, Sejong University ]
  • Maqbool Hussain [ Department of Software, Sejong University ]
  • Sungyoung Lee [ Department of Computer Science and Engineering Global Campus, Kyung Hee University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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