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Tracing knowledge graph provenance from textual knowledge sources

Projektbeschreibung

Herausforderungen beim Ursprung von Wissensgraphen lösen

Über Wissensgraphen werden im digitalen Zeitalter immense Informationsmengen organisiert, die für Anwendungen wie Krankheitsdiagnosen und Arzneimittelentdeckung wichtig sind. Die Zuverlässigkeit der Wissensgraphen, die hauptsächlich auf Texten beruhen, ist jedoch ein Problem. Den Ursprung des Wissens zu prüfen ist essenziell, aber schwierig. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Projekt KG-PROVENANCE effiziente Modelle entwickelt, um die Ursprünge von Wissensgraphen zu erkennen und zu validieren. Dabei geht es insbesondere um den dringenden Bedarf an effizienten Modellen zur Erkennung der Wissensgrundlage. Das Team überwindet Skalierbarkeitsprobleme mit innovativem Subsampling und entwickelt eine dynamische Architektur, um Veränderungen im Text mit Aktualisierungen der Wissensgraphen abzugleichen und so bahnbrechende Lösungen zu entwerfen.

Ziel

Knowledge Graphs (KGs) play a vital role in modern computer systems by organizing information efficiently through structured relations between concepts or entities. They provide a structured framework for storing and retrieving information, facilitating easier navigation and analysis of large volumes of data. This is crucial in interdisciplinary knowledge-intensive applications like disease diagnosis, drug discovery, ecological data interpretation, and specialized search engines. The knowledge in KGs is predominantly derived from unstructured textual sources, such as scientific articles and news feeds. However, verifying the origin of KG knowledge in these textual sources, known as the provenance of KG knowledge, is currently challenging. Provenance detection is essential for explaining and validating the knowledge stored in KGs and identifying potential inconsistencies with textual sources. To address the lack of efficient KG provenance detection models, my method will tackle two major scientific challenges. Firstly, dealing with a large volume of text as a source of information requires significant computational power, which poses a scalability problem. To overcome this, I will design subsampling methods to focus only on the most relevant textual passages that represent the knowledge in a KG. Secondly, the scalability problem is further complicated by the dynamic and evolving nature of knowledge, with millions of new textual sources appearing daily. This presents a challenge in efficiently identifying textual sources that contribute to knowledge shifts and using them as provenance to define KG updates. To address this, I will develop a novel scalable architecture to efficiently align knowledge shifts in text to concrete changes in KGs. Finally, I will closely collaborate with interdisciplinary industrial researchers to demonstrate the effectiveness of the developed methodology in real-world scenarios.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

AARHUS UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 230 774,40
Adresse
NORDRE RINGGADE 1
8000 Aarhus C
Dänemark
Region
Danmark Midtjylland Østjylland
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (1)