Validación de grafos de conocimiento colaborativos utilizando el historial de ediciones

Abstract

El término 'grafo de conocimiento' hace referencia a aquellas bases de conocimiento que utilizan un modelo de datos basado en grafo. Su uso está cada vez más extendido en dominios muy distintos para resolver tareas como la extracción de información o la generación de respuestas a preguntas. Muchos de estos grafos de conocimiento se construyen de forma colaborativa, de tal forma que múltiples editores realizan cambios sobre los conceptos almacenados en el grafo para ir refinando su contenido. En consecuencia, la validación de los datos juega un papel crucial para asegurar que la nueva información es consistente desde un punto de vista semántico. Lamentablemente, en la mayoría de casos esta validación se realiza a partir de una serie de reglas definidas manualmente (lo cual no resulta práctico en grafos muy grandes) o no tiene en cuenta la propia evolución que han sufrido los conceptos representados en el grafo. De hecho, si se pudiera extraer un conocimiento adicional a partir de las ediciones que experimenta un grafo de conocimiento a lo largo de su historia se podrían complementar los métodos de validación que se utilizan en la actualidad y redundar en la calidad del conocimiento almacenado. El objetivo del Trabajo Fin de Máster propuesto es utilizar herramientas del stack tecnológico de la Web Semántica para destilar información útil a partir del historial de ediciones de grafos de conocimiento colaborativos con el fin de validarlos. Se estudiarán las sucesivas ediciones para determinar la viabilidad de extraer la semántica subyacente al grafo (más allá de la explicitada en el mismo); semántica que emerge a partir de las modificaciones colectivas que afectan a cada entidad del grafo a lo largo de su historia. Posteriormente se analizará el posible uso de estos datos para la validación de grafos de conocimiento, llevando a cabo una comparación con las técnicas ya existentes en esta área.