Semi-automatic extraction of RDF triples from Wikipedia tables
Wikipedia es una enciclopedia en línea, multilingüe y gratuita disponible en 339 ediciones. La edición de Wikipedia en inglés actualmente cuenta con más de 6,7 millones de artículos y 46 millones de usuarios registrados. Una gran cantidad de información en Wikipedia se encuentra contenida en tablas. El problema radica en el gran número de tablas en Wikipedia, así como en la gran cantidad de tipos de esquemas de tablas en un formato semi-estructurado. En consecuencia, extraer manualmente información estructurada de estas tablas se vuelve impráctico, y automatizar este proceso se vuelve muy complejo. Para abordar este problema, proponemos una solución que involucra el uso de clusters de tablas de Wikipedia agrupadas por encabezados similares y la selección de un lenguaje de mapeo adecuado para transformar la información de esas tablas en información estructurada. En este estudio, realizamos un análisis comparativo de varios lenguajes de mapeo y sus respectivos procesadores usados para la extracción de relaciones semánticas de las tablas de Wikipedia. El objetivo principal es extraer información semántica de las tablas de Wikipedia con alta precisión a gran escala, con el objetivo de integrar el conocimiento resultante de manera más efectiva en bases de conocimiento existentes, como Wikidata. Si bien estudios previos han comparado algunos lenguajes de mapeo y procesadores, ninguno ha abordado este corpus en particular. Nuestra comparación de diferentes procesadores aplicados a nuestro data corpus destaca a Tarql como el procesador más productivo, generando 984,260 triples, de los cuales 791,021 son nuevos en Wikidata. Además, al examinar 500 relaciones aleatorias extraídas por Tarql de los 10 clusters más grandes, obtuvimos como resultado una precisión promedio del 84.6%. Sin embargo, como la imprecisión está principalmente asociada con clusters específicos de tablas, excluir estos clusters podría mejorar significativamente la precisión lograda. Métodos automatizados previos lograron una precisión del 81.5% y del 70%, lo que indica una mejora en la precisión con nuestro enfoque.
Networked Digital Library of Theses and Dissertations