CleanGraph: Human-in-the-loop Knowledge Graph Refinement and Completion

本文介绍了 CleanGraph，这是一个交互式的基于Web的工具，旨在促进知识图谱的细化和完善。保持知识图谱的可靠性非常重要，因为它们是基于高质量和无误差的事实的，这对于实际应用，如问答和信息检索系统至关重要。这些图谱通常是通过信息提取从文本来源自动组装而成的，提取语义三元组。然而，在处理大型或低质量数据集时，确保这些提取出的三元组的质量，可能会带来显著的挑战，并对下游应用程序的性能产生不利影响。CleanGraph允许用户对他们的图进行创建、读取、更新和删除（CRUD）操作，并应用以插件形式的模型进行图的细化和完善任务。这些功能使用户能够增强其图数据的完整性和可靠性。CleanGraph的演示和源代码可在MIT许可证下访问https://github.com/nlp-tlp/CleanGraph。

CleanGraph旨在解决知识图谱中存在的错误和不完整性问题，这对于实际应用如问答和信息检索系统至关重要，尤其是在处理大型或低质量数据集时。

CleanGraph是一个交互式的基于Web的工具，允许用户对他们的知识图谱进行增删改查操作，并应用插件模型进行图谱完善和修正任务，从而提高图谱数据的完整性和可靠性。

CleanGraph的亮点包括：1. 允许用户进行CRUD操作；2. 可以应用插件模型进行图谱完善和修正任务；3. 可以提高图谱数据的完整性和可靠性；4. 在GitHub上开源了源代码。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如：1. Knowledge Graph Completion and Prediction: A Survey and Taxonomy; 2. Knowledge graph construction: Techniques and challenges; 3. A survey of knowledge graph embedding techniques.