SciGraphSelect: selezione verificabile dei dati scientifici tramite grafi di conoscenza e ragionamento

Abstract degli autori

La selezione dei dati scientifici è in genere guidata da punteggi di rilevanza o utilità, che offrono una visione limitata del motivo per cui un documento viene mantenuto. Presentiamo SciGraphSelect, un framework ancorato ai riferimenti per la selezione verificabile dei dati scientifici. SciGraphSelect organizza conoscenze specifiche del dominio, operazioni di ragionamento riutilizzabili e relazioni attestate dai riferimenti in un grafo tipizzato di conoscenza e ragionamento, quindi assegna un punteggio ai documenti candidati in base alla copertura dei concetti, al supporto congiunto di relazioni e percorsi e all’allineamento direzionale. Per evitare di interpretare eccessivamente gli embedding dei documenti, la ricca struttura relazionale viene preservata sul lato dei riferimenti, mentre le evidenze sul lato dei candidati vengono trattate con cautela, senza presupporre l’implicazione di relazioni. Rendendo visibili le evidenze ancorate ai riferimenti alla base di ogni selezione, SciGraphSelect introduce tracciabilità nella fase a monte di costruzione dei corpus scientifici di addestramento e integra la verifica scientifica a valle.