面向异构数据集的 DNF 分块方案学习器
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2015-01-09 v1
摘要
实体解析关注跨数据集识别共指实体对。典型工作流包含两步。第一步，分块方法使用称为分块方案的“一对多”函数将实体映射到块。第二步，共享同一块的实体被配对并比较。当前的 DNF 分块方案学习器（DNF-BSLs）仅适用于结构同质的表。我们提出了一种无监督算法流水线，用于在 RDF 图数据集以及结构异构表上学习 DNF 分块方案。以往的 DNF-BSLs 被视作特例。我们在六对真实世界数据集上评估了该流水线。结果表明，无监督结果可与有监督及半监督基线相媲美。据我们所知，这是首个以 RDF 图和结构异构表作为输入的无监督 DNF-BSL。
引用
@article{arxiv.1501.01694,
title = {A DNF Blocking Scheme Learner for Heterogeneous Datasets},
author = {Mayank Kejriwal and Daniel P. Miranker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01694},
year = {2015}
}