A semantic search approach for hyper relational knowledge graphs

  • Veronica dos Santos Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
  • Sérgio Lifschitz Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) https://orcid.org/0000-0003-3073-3734

Resumo


Sistemas de Recuperação de Informações geralmente empregam técnicas de pesquisa sintática para combinar um conjunto de palavras-chave com o conteúdo indexado para recuperar os resultados. Mas correspondência baseada somente em palavras-chave não consegue capturar a intenção e o contexto de busca além de sofrer com a ambigüidade da linguagem natural e a incompatibilidade de vocabulário. Considerando esse cenário, a hipótese levantada é que o uso de embeddings em uma abordagem de busca semântica tornará os resultados mais significativos. Embeddings permitem minimizar problemas decorrentes de incompatibilidade de terminológica e de contexto. Este trabalho propõe uma função de similaridade semântica para apoiar a busca baseada em grafo de conhecimento (KG) hiper relacional. Esta função usa embeddings para encontrar as entidades do KG mais semelhantes que atendam uma consulta.

Palavras-chave: Graph Databases, Information Retrieval, Knowledge Graphs

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Publicado
04/10/2021
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DOS SANTOS, Veronica; LIFSCHITZ, Sérgio. A semantic search approach for hyper relational knowledge graphs. In: WORKSHOP DE TESES E DISSERTAÇÕES (WTDBD) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 36. , 2021, Rio de Janeiro. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 106-112. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2021.18171.