OntoMerger：用于知识图谱节点去重与连接的本体集成库
人工智能
2022-06-07 v1 机器学习
符号计算
摘要
从异构数据集构建知识图谱(KG)时，节点重复是一个常见问题，此时能否合并含义相同的节点至关重要。OntoMerger 是一个 Python 本体集成库，其功能是去除 KG 节点的重复。我们的方法接收一组 KG 节点、映射关系与断开的层级结构，并生成一组合并后的节点以及连通的层级结构。此外，该库提供分析与数据测试功能，可用于微调输入以进一步减少重复，并提升输出图谱的连通性。OntoMerger 可应用于多种本体与 KG。本文介绍 OntoMerger，并在真实世界的生物医学 KG 上展示其功能。
引用
@article{arxiv.2206.02238,
title = {OntoMerger: An Ontology Integration Library for Deduplicating and Connecting Knowledge Graph Nodes},
author = {David Geleta and Andriy Nikolov and Mark ODonoghue and Benedek Rozemberczki and Anna Gogleva and Valentina Tamma and Terry R. Payne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.02238},
year = {2022}
}
备注
Code available under: https://github.com/AstraZeneca/onto_merger