TabEAno:表格到知识图谱实体标注
人工智能
2020-10-06 v1 数据库
摘要
在开放数据时代,大量表格资源已在Web和数据门户上提供。然而,由于实体的歧义、名称变体、异构模式、缺失或不完整的元数据,难以直接利用此类数据。为解决这些问题,我们提出了一种新方法,即TabEAno,用于将表格行语义标注到知识图谱实体。具体而言,我们引入了一种“双单元格”查找策略,其基于如下假设:在表格同一行中两个相邻单元格之间存在知识图谱中已有的逻辑关系。尽管该方法简单,TabEAno在两个标准数据集(如T2D、Limaye)以及大规模Wikipedia表格数据集上均优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2010.01829,
title = {TabEAno: Table to Knowledge Graph Entity Annotation},
author = {Phuc Nguyen and Natthawut Kertkeidkachorn and Ryutaro Ichise and Hideaki Takeda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01829},
year = {2020}
}