The quality of web sources has been

The quality of web sources has been traditionally evaluated using exogenous signals such as the hyperlink structure of the graph. We propose a new approach that relies on endogenous signals, namely, the correctness of factual information provided by the source. A source that has few false facts is considered to be trustworthy. The facts are automatically extracted from each source by information extraction methods commonly used to construct knowledge bases. We propose a way to distinguish errors made in the extraction process from factual errors in the web source per se, by using joint inference in a novel multi-layer probabilistic model. We call the trustworthiness score we computed Knowledge-Based Trust (KBT). On synthetic data, we show that our method can reliably compute the true trustworthiness levels of the sources. We then apply it to a database of 2.8B facts extracted from the web, and thereby estimate the trustworthiness of 119M webpages. Manual evaluation of a subset of the results confirms the effectiveness of the method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณภาพของแหล่งที่มาเว็บถูกซึ่งประเมินโดยใช้สัญญาณบ่อยเช่นโครงสร้างการเชื่อมโยงหลายมิติของกราฟ เราเสนอวิธีใหม่ที่อาศัยสัญญาณ endogenous ได้แก่ ความถูกต้องของข้อมูลจริงโดยต้น แหล่งที่มีข้อเท็จจริงเท็จไม่ถือเป็นการน่าเชื่อถือ ข้อเท็จจริงโดยอัตโนมัติที่สกัดจากแต่ละแหล่ง โดยวิธีการสกัดข้อมูลที่ใช้สร้างฐานความรู้ เราเสนอวิธีการแยกข้อผิดพลาดที่ทำในกระบวนการสกัดจากแหล่งที่มาเว็บผิดจริงต่อ se โดยข้อร่วมในนวนิยายหลายชั้น probabilistic แบบ เราเรียกคะแนนน่าเชื่อถือที่เราคำนวณแทนความรู้ (KBT) สังเคราะห์ข้อมูล เราแสดงว่า วิธีการของเราได้สามารถคำนวณระดับจริงน่าเชื่อถือของแหล่งมา เราใช้แล้วมันไปยังฐานข้อมูลของ 2.8B ข้อเท็จจริงแยกจากเว็บ และผลประเมินน่าเชื่อถือของเว็บเพจที่ 119 M คู่มือการประเมินย่อยผลยืนยันประสิทธิผลของวิธีการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณภาพของแหล่งที่มาเว็บได้รับการประเมินตามธรรมเนียมการใช้สัญญาณจากภายนอกเช่นการเชื่อมโยงหลายมิติโครงสร้างของกราฟ เราเสนอวิธีการใหม่ที่อาศัยสัญญาณภายนอกคือความถูกต้องของข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงที่ได้รับจากแหล่งที่มา แหล่งที่มาที่มีข้อเท็จจริงที่ผิดพลาดไม่กี่ถือว่าเป็นที่น่าเชื่อถือ ข้อเท็จจริงที่ถูกดึงโดยอัตโนมัติจากแต่ละแหล่งโดยวิธีการสกัดข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในการสร้างฐานความรู้ เราเสนอวิธีที่จะแยกแยะความแตกต่างข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในกระบวนการสกัดจากข้อผิดพลาดจริงในแหล่งที่มาเว็บต่อโดยใช้ข้อสรุปร่วมกันในนวนิยายหลายชั้นรูปแบบความน่าจะเป็น เราเรียกคะแนนความน่าเชื่อถือที่เราคำนวณความน่าเชื่อถือความรู้พื้นฐาน (KBT) เกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์เราแสดงให้เห็นว่าวิธีการของเราได้อย่างน่าเชื่อถือสามารถคำนวณระดับความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาที่แท้จริง จากนั้นเราจะนำไปใช้กับฐานข้อมูลของข้อเท็จจริง 2.8B สกัดจากเว็บและจึงประเมินความน่าเชื่อถือของ 119m หน้าเว็บ การประเมินผลตนเองของเซตของผลลัพธ์ที่ยืนยันประสิทธิภาพของวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คุณภาพของแหล่งที่มาเว็บได้ตามเกณฑ์การประเมินโดยใช้สัญญาณจากภายนอก เช่น จากโครงสร้างของกราฟ เราเสนอวิธีการใหม่ อาศัยสัญญาณภายนอก คือ ความถูกต้องของข้อมูลข้อเท็จจริง โดยแหล่งที่มา แหล่งที่มีข้อเท็จจริงเท็จ ไม่ถือว่าเชื่อถือได้ข้อเท็จจริงโดยอัตโนมัติสกัดจากแต่ละแหล่งข้อมูล วิธีการสกัดที่นิยมใช้สร้างฐานความรู้ เราเสนอวิธีการแยกความผิดพลาดในขั้นตอนการสกัดจากข้อผิดพลาดจริงในเว็บที่มาต่อเซ โดยใช้การสรุปร่วมกันในนวนิยายหลายชั้น 11 แบบ เราเรียกความไว้ใจจากเราคำนวณคะแนนความรู้ ( kbt )ข้อมูลสังเคราะห์ เราพบว่าวิธีนี้สามารถเชื่อถือได้คำนวณจริงระดับความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูล เราก็ใช้มันกับฐานข้อมูลของ 2.8b ข้อเท็จจริงที่สกัดจากเว็บ และเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของ 119m เว็บเพจ การประเมินตนเองของบางส่วนของการยืนยันประสิทธิผลของวิธีการ