Description du projet
Relever les défis de la provenance des graphes de connaissances
À l’ère numérique, les graphes de connaissances (GC) organisent de vastes quantités d’informations, cruciales pour diverses applications telles que le diagnostic des maladies et la découverte de médicaments. Toutefois, la fiabilité des connaissances des GC, qui proviennent essentiellement de textes, pose problème. La vérification de l’origine de ces connaissances, appelée provenance, est essentielle mais difficile. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet KG-PROVENANCE vise à développer des modèles efficaces pour détecter et valider les origines de la connaissance des GC. Plus précisément, il répondra au besoin critique de modèles efficaces de détection de la provenance des GC. En s’attaquant aux problèmes d’extensibilité grâce à des méthodes de sous-échantillonnage innovantes et en développant une architecture dynamique pour aligner les changements de connaissances dans le texte avec les mises à jour de GC, le projet promet des solutions révolutionnaires.
Objectif
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.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
8000 Aarhus C
Danemark
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.