論文の概要: A Semantic Web Technology Index
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07034v1
- Date: Fri, 14 Jan 2022 16:22:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-22 21:51:12.441644
- Title: A Semantic Web Technology Index
- Title（参考訳）: Semantic Web Technology Index
- Authors: Gongjin Lan, Ting Liu, Xu Wang, Xueli Pan, Zhisheng Huang
- Abstract要約: SW技術開発を標準化するためのSW技術指標を提案する。
この指標は、スコア010として品質を定量化する10の基準からなる。
我々は,この指標がSW技術における作業のガイドおよび評価に有用な標準であると結論付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.940529506113434
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic Web (SW) technology has been widely applied to many domains such as
medicine, health care, finance, geology. At present, researchers mainly rely on
their experience and preferences to develop and evaluate the work of SW
technology. Although the general architecture (e.g., Tim Berners-Lee's Semantic
Web Layer Cake) of SW technology was proposed many years ago and has been
well-known, it still lacks a concrete guideline for standardizing the
development of SW technology. In this paper, we propose an SW technology index
to standardize the development for ensuring that the work of SW technology is
designed well and to quantitatively evaluate the quality of the work in SW
technology. This index consists of 10 criteria that quantify the quality as a
score of 0 ~ 10. We address each criterion in detail for a clear explanation
from three aspects: 1) what is the criterion? 2) why do we consider this
criterion and 3) how do the current studies meet this criterion? Finally, we
present the validation of this index by providing some examples of how to apply
the index to the validation cases. We conclude that the index is a useful
standard to guide and evaluate the work in SW technology.
- Abstract（参考訳）: セマンティックウェブ(sw)技術は医学、医療、金融、地質学など多くの分野に広く適用されてきた。
現在、研究者は主にsw技術の開発と評価のために自らの経験と好みに依存している。
SW技術の一般的なアーキテクチャ(例えばTim Berners-LeeのSemantic Web Layer Cake)は何年も前に提案され、広く知られているが、SW技術の標準化のための具体的なガイドラインはいまだに欠けている。
本稿では,sw技術の作業が良好に設計されていることを保証するための開発を標準化し,sw技術の作業品質を定量的に評価するためのsw技術指標を提案する。
この指標は、スコア0～10として品質を定量化する10の基準からなる。
我々は3つの側面から明確に説明するために、それぞれの基準を詳細に述べる。
1)基準は何ですか?
2)なぜこの基準を考えるのか。
3) 現状の研究はどのようにしてこの基準を満たすのか。
最後に、この指標を検証事例に適用する方法の例を示すことにより、この指標の妥当性を示す。
我々は,この指標がSW技術における作業のガイドおよび評価に有用な標準であると結論付けた。
関連論文リスト
- Protecting Privacy in Federated Time Series Analysis: A Pragmatic Technology Review for Application Developers [0.41942958779358674]
本研究では,選択した実世界のユースケースに基づいて定性的な要件抽出を行う。
得られた要件カテゴリは、利用可能な技術が提供する機能や保証と一致します。
各技術について、市場における標準化と可用性の状況を含め、成熟度の評価も行います。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T10:41:31Z) - Measuring Technological Convergence in Encryption Technologies with
Proximity Indices: A Text Mining and Bibliometric Analysis using OpenAlex [46.3643544723237]
本研究は,サイバーセキュリティにおける新興技術間の技術的収束を明らかにする。
提案手法は,テキストマイニングとバイオロメトリ分析を統合し,技術的近接指標の定式化と予測を行う。
我々のケーススタディでは、ブロックチェーンと公開鍵暗号の間にかなりの収束が見られ、その近さが証明されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-03T20:03:03Z) - OpenPerf: A Benchmarking Framework for the Sustainable Development of
the Open-Source Ecosystem [6.188178422139467]
OpenPerfは、オープンソースエコシステムの持続可能な開発のために設計されたベンチマークフレームワークである。
データサイエンスタスクのベンチマークが3つ、インデックスベースのベンチマークが2つ、標準ベンチマークが1つ実装されています。
私たちは、堅牢なデータ管理、ツール統合、ユーザインターフェース機能を提供するOpenPerf用の包括的なツールキットを開発しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-26T07:01:36Z) - NeuroBench: A Framework for Benchmarking Neuromorphic Computing Algorithms and Systems [50.101188703826686]
ニューロベンチ(NeuroBench)はニューロモルフィックコンピューティングアルゴリズムとシステムのためのベンチマークフレームワークである。
NeuroBenchは、業界や学界にまたがる研究者のオープンなコミュニティによる共同開発である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:12:09Z) - Exploring Opinion-unaware Video Quality Assessment with Semantic
Affinity Criterion [52.07084862209754]
コントラッシブ言語画像事前学習モデルにおけるテキストプロンプトを用いた意見認識型VQAに対する明示的セマンティック親和性指標を提案する。
また、ガウス正規化とシグモイド再スケーリング戦略を通じて、異なる伝統的な低レベル自然度指数を集約する。
The proposed Blind Unified Opinion-Unaware Video Quality Index via Semantic and Technical Metric Aggregation (BUONA-VISTA)は、既存の意見不明のVQA手法を少なくとも20%改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-26T08:46:07Z) - Natural Language Processing in Customer Service: A Systematic Review [0.0]
レビューは、顧客サービスにおけるNLP技術の利用に関する既存の研究を検討することを目的としている。
5つの主要な科学データベースから論文を抽出する。
Twitterは2番目によく使われるデータセットだった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-16T18:17:07Z) - Connecting Algorithmic Research and Usage Contexts: A Perspective of
Contextualized Evaluation for Explainable AI [65.44737844681256]
説明可能なAI(XAI)を評価する方法に関するコンセンサスの欠如は、この分野の進歩を妨げる。
このギャップを埋める一つの方法は、異なるユーザ要求を考慮に入れた評価方法を開発することである、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T05:17:33Z) - SMART: a Technology Readiness Methodology in the Frame of the NIS
Directive [0.0]
所定の目標技術の技術準備レベル(TRL)を知ることは、コストオーバーランや製品ロールアウト遅延、早期の打ち上げ失敗といったリスクを軽減するのに有用であることが判明した。
もともとNASAによって宇宙計画のために開発されたTRLは、技術や製造会社の間で事実上の標準となった。
本研究の目的は,既存の技術準備度評価(TRA)と同一視されるギャップに対処し,標準化手法の開発によって克服することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T09:31:59Z) - How Lexical Gold Standards Have Effects On The Usefulness Of Text
Analysis Tools For Digital Scholarship [0.2907403645801429]
本稿では,現在の語彙的類似性と類似金の標準が,それらが評価するために設計したモデルが何のために使用されるかという特定の考え方に適合するように構築されていることを述べる。
本稿では,デジタル人文科学と社会科学の要件の体系的な定式化を論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-31T12:40:10Z) - GO FIGURE: A Meta Evaluation of Factuality in Summarization [131.1087461486504]
本稿では,現実性評価指標を評価するメタ評価フレームワークGO FIGUREを紹介する。
10個の実測値のベンチマーク分析により、我々のフレームワークが堅牢で効率的な評価を提供することが明らかとなった。
また、QAメトリクスは、ドメイン間の事実性を測定する標準的なメトリクスよりも一般的に改善されているが、パフォーマンスは、質問を生成する方法に大きく依存していることも明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-24T08:30:20Z) - Benchmarking Graph Neural Networks [75.42159546060509]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上のデータから分析および学習するための標準ツールキットとなっている。
成功している分野が主流で信頼性を持つようになるためには、進捗を定量化するためにベンチマークを開発する必要がある。
GitHubリポジトリは1,800のスターと339のフォークに到達し、提案されているオープンソースフレームワークの有用性を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T15:58:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。