論文の概要: Knowledge-Based Matching of $n$-ary Tuples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08103v2
• Date: Thu, 14 May 2020 18:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:03:51.628024
• Title: Knowledge-Based Matching of $n$-ary Tuples
• Title（参考訳）: 知識に基づく$n$-aryタプルのマッチング
• Authors: Pierre Monnin, Miguel Couceiro, Amedeo Napoli, Adrien Coulet
• Abstract要約: 我々は,語彙に基づく方法論を拡充した知識ベースにおけるナリー規則に焦点をあてる。 我々は,4つの実世界の資料から50435の母語語彙間のアライメントを探索し,薬理ゲノミクスの領域について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.328991021103294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An increasing number of data and knowledge sources are accessible by human and software agents in the expanding Semantic Web. Sources may differ in granularity or completeness, and thus be complementary. Consequently, they should be reconciled in order to unlock the full potential of their conjoint knowledge. In particular, units should be matched within and across sources, and their level of relatedness should be classified into equivalent, more specific, or similar. This task is challenging since knowledge units can be heterogeneously represented in sources (e.g., in terms of vocabularies). In this paper, we focus on matching n-ary tuples in a knowledge base with a rule-based methodology. To alleviate heterogeneity issues, we rely on domain knowledge expressed by ontologies. We tested our method on the biomedical domain of pharmacogenomics by searching alignments among 50,435 n-ary tuples from four different real-world sources. Results highlight noteworthy agreements and particularities within and across sources.
• Abstract（参考訳）: 拡大するセマンティックwebにおいて、人間とソフトウェアエージェントによってアクセス可能なデータと知識ソースの数が増える。 情報源は粒度や完全性が異なる場合があり、相補的である。 そのため、結合した知識の完全な可能性を解き明かすために和解すべきである。 特に、単位はソース内およびソース間で一致し、それらの関連性のレベルは、等価、より特異的、または類似に分類されるべきである。 この課題は、知識単位がソース(例えば語彙)で不均一に表現できるため、困難である。 本稿では、知識ベースにおけるn-ary tupleとルールベースの方法論とのマッチングに焦点を当てる。 異質性の問題を緩和するため、私たちはオントロジーによって表現されるドメイン知識に依存しています。 4つの異なる実世界源から50,435個のn-リータプルのアライメントを探索し,薬理ゲノミクスの生体医学領域で実験を行った。 結果は、ソース内およびソース間の注目すべき合意と特異性を強調します。

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