发布 Faulty Real-World Knowledge Bases 数据集, 应用在 知识库诊断、算法性能评估 领域

本次发布的数据集 Faulty Real-World Knowledge Bases, 该数据集是一个包含20个现实世界中不一致或连贯性较差的本体论的基准，用于在顺序诊断场景中比较DynamicHS和HS-Tree算法的性能。该数据集中的部分内容已在多项研究中被探讨。在此数据集中，以大写字母开头的本体论错误是由人为建模错误造成的，而以小写字母开头的错误则源于自动合并了由人类建模的本体论。该数据集的规模为20个本体论，其任务是进行知识库的顺序诊断。

查看Faulty Real-World Knowledge Bases

关于 , 国庆学校是一所位于中国的教育机构，专注于提供基础教育服务。学校致力于培养学生的综合素质，注重学术与品德的全面发展。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。