Melhorando a Wikidata com Extração de Fatos da Web

A internet tá cheia de informações sobre vários assuntos, mas muita coisa não tá organizada. Esse texto fala sobre como a gente pode pegar informações de Grafos de Conhecimento livres e abertos, tipo o Wikidata, e usar isso pra puxar fatos da web. O Wikidata tem uma coleção enorme de fatos sobre muitos temas, mas muita informação online tá espalhada por vários sites. Nosso objetivo é criar um sistema que consiga encontrar e reunir esses fatos dispersos, facilitando a vida de quem trabalha no Wikidata pra atualizar o conteúdo.

#O Desafio da Extração de Informação

O Wikidata tem mais de 17 bilhões de informações sobre pessoas, lugares e várias outras coisas. Mas, muita informação na internet não tá organizada. Ao invés disso, aparece como texto livre, tabelas e outros formatos que são difíceis de lidar. Editores humanos acham super complicado checar todos esses sites regularmente em busca de novas informações, porque tem informação demais por aí. Isso resulta em várias informações úteis sendo perdidas ou não atualizadas no Wikidata.

#Nossa Estrutura

Pra resolver esse problema, nós desenvolvemos uma estrutura que identifica e extrai novos fatos de diferentes sites. Essa estrutura usa tecnologia avançada de perguntas e respostas pra encontrar e coletar informações. Na real, a gente adaptou ferramentas que normalmente são usadas pra juntar informações de grandes coleções de texto pra funcionar em páginas web. Essa abordagem permite que a gente puxe fatos sem precisar de muito treinamento extra ou esforço humano.

#Usando o Wikidata como Ponto de Partida

O Wikidata é usado como ponto de partida pra nossa estrutura. Dependendo das informações existentes no Wikidata, a gente consegue treinar nosso sistema pra procurar novos fatos enquanto minimiza a necessidade de dados de treinamento adicionais. Isso significa que nossa estrutura consegue puxar informações de vários sites de forma eficiente.

#Resultados

Nossos experimentos mostraram que nossa estrutura conseguiu se sair bem na extração de fatos, alcançando uma pontuação F1 de 84.07, que é uma medida de precisão. Isso significa que consegue encontrar muitos novos fatos que depois podem ser checados e aprovados por editores humanos no Wikidata. Além disso, estimamos que conseguimos extrair milhões de novos fatos que vão ajudar a deixar o Wikidata mais completo.

#Como os Grafos de Conhecimento Funcionam

Grafos de conhecimento são sistemas que organizam informações sobre diferentes entidades. Eles ajudam a conectar e entender várias peças de informação na web. Por exemplo, o Wikidata é um dos maiores grafos de conhecimento. Ele coleta informações estruturadas sobre muitos tópicos e permite fácil acesso a esses fatos.

Mas, enquanto grafos de conhecimento como o Wikidata têm muita informação estruturada, muita do conhecimento na web não tá organizada assim. Ele é publicado em formatos que não são fáceis de conectar, como páginas HTML cheias de texto. Essa desorganização destaca a importância de ter ferramentas que consigam reunir e usar essas informações pra melhorar o grafo de conhecimento.

#A Importância da Extração de Dados

A extração de dados de páginas web é essencial porque permite que a gente use informações que existem online pra preencher lacunas nos grafos de conhecimento. O desafio tá na diversidade dos dados encontrados em diferentes sites. Cada site pode apresentar informações de um jeito único, exigindo métodos diferentes pra extrair os fatos necessários.

Pra vencer esses desafios, a gente olha pra "scraping" em sites por informações. Métodos tradicionais geralmente precisam de scrapers feitos à mão pra páginas específicas, o que não é escalável. Além disso, esses scrapers às vezes têm dificuldades pra capturar informações sutis da estrutura dos dados. É aí que nossa abordagem entra, oferecendo uma solução que consegue se adaptar a vários formatos da web.

#Como Extraímos Fatos

Nosso método transforma a tarefa de "web scraping" em um framework de perguntas e respostas. Basicamente, a gente trata a extração de fatos de páginas web como um desafio de perguntas e respostas, onde o sistema precisa encontrar respostas pra perguntas específicas com base no contexto da página web.

Por exemplo, se a gente quer saber quem é o empregador de uma pessoa, o sistema gera uma pergunta baseada na entidade dada e procura a resposta correspondente no HTML da página. Reformulando a propriedade que queremos encontrar em uma pergunta, conseguimos localizar de forma mais eficaz as informações relevantes dos dados da web.

#Fluxo de Trabalho Detalhado da Nossa Estrutura

#Seleção de Conhecimento

O primeiro passo no nosso processo é identificar quais propriedades podem ser preenchidas usando recursos externos ligados às entidades no Wikidata. A gente olha pra assuntos com informações faltando e encontra links externos relevantes que poderiam fornecer os dados necessários.

#Limpeza de Dados

Uma vez que a gente identifica páginas web relevantes, aplicamos técnicas de limpeza de dados pra processar o conteúdo HTML. Isso envolve remover elementos desnecessários do HTML, tipo scripts e imagens, mantendo as partes cruciais que contêm as informações que precisamos.

#Extração de Relações

Depois, a gente passa pra fase de extração de relações, que usa o framework de perguntas e respostas pra identificar fatos dos dados limpos. Interpretando o conteúdo HTML como uma série de perguntas, nosso sistema consegue identificar onde as informações específicas estão localizadas na página e extrair isso.

#Vinculação de Objetos

Após extrair os fatos, o próximo desafio é vinculá-los de volta às entidades corretas no Wikidata. Esse passo é crucial porque muitos termos podem se referir a diferentes entidades. Por exemplo, o termo "Oxford" pode se referir a uma universidade ou a uma cidade. A gente usa um modelo de aprendizado de máquina pra ajudar a associar os termos com suas respectivas entidades no Wikidata.

#Integração no Wikidata

Por fim, os fatos coletados não são adicionados diretamente ao Wikidata, mas primeiro são apresentados a editores humanos para validação. Esse método garante que quaisquer erros nos fatos extraídos possam ser identificados e corrigidos antes de serem oficialmente incluídos no Wikidata.

#Avaliação Experimental

A gente fez experimentos extensivos pra avaliar a eficácia da nossa estrutura. Observando diferentes cenários de dados de treinamento, testamos como nossa abordagem se saiu em situações onde havia muitos, poucos ou nenhum exemplo de treinamento disponível. Os resultados mostraram que nosso método consegue se adaptar rapidamente e aprender eficazmente de pequenas quantidades de dados.

Nos experimentos, vimos um desempenho forte no ambiente de aprendizado supervisionado, confirmando que o sistema consegue extrair informações com precisão de uma variedade de domínios e propriedades. Nossas descobertas também destacaram como a qualidade dos dados da web afetou os resultados da extração, com dados mais estruturados gerando melhores resultados.

#Aprendizado Zero-Shot e Few-Shot

Com o aprendizado zero-shot, a estrutura tem dificuldades porque a tarefa de extração web é bem diferente das tarefas tradicionais de perguntas e respostas. Mas, ela se sai bem melhor com o aprendizado few-shot, onde apenas um punhado de exemplos de treinamento tá disponível. Isso mostra que o sistema consegue se adaptar rápido assim que recebe algum contexto ou exemplos.

No geral, a estrutura demonstrou que consegue bons resultados mesmo com treinamento mínimo, destacando seu potencial pra construir grafos de conhecimento como o Wikidata.

#Direções Futuras

Olhando pra frente, tem várias maneiras que a gente planeja melhorar nossa estrutura. A gente quer aumentar o número de domínios dos quais extraímos informações e aplicar nossas técnicas em configurações multilíngues. Além disso, queremos refinar nosso processo de vinculação de objetos pra reduzir ambiguidades na correspondência de fatos extraídos com as entidades corretas no Wikidata.

#Conclusão

Esse trabalho apresenta uma forma nova de puxar fatos da web pra enriquecer grafos de conhecimento como o Wikidata. Usando tecnologias de perguntas e respostas e aproveitando dados existentes, a gente criou uma estrutura que pode coletar novas informações de maneira eficiente. O objetivo é apoiar editores humanos em manter o Wikidata atualizado e completo.

Conforme a gente estende nossa estrutura e refina nossas técnicas, esperamos fazer uma contribuição significativa pra qualidade e completude do Wikidata. Nossa abordagem mostra potencial pro futuro da extração automatizada de conhecimento, facilitando pra todo mundo acessar informações estruturadas e confiáveis online.