論文の概要: Machine Learning-Friendly Biomedical Datasets for Equivalence and Subsumption Ontology Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03447v1
• Date: Fri, 6 May 2022 18:52:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 14:40:51.234819
• Title: Machine Learning-Friendly Biomedical Datasets for Equivalence and Subsumption Ontology Matching
• Title（参考訳）: 等価性と推定オントロジーマッチングのための機械学習フレンドリーなバイオメディカルデータセット
• Authors: Yuan He, Jiaoyan Chen, Hang Dong, Ernesto Jim\'enez-Ruiz, Ali Hadian, Ian Horrocks
• Abstract要約: 我々は Mondo と UMLS から抽出した 5 つの新しい Ontology Matching (OM) タスクを紹介する。 各タスクは等価性と仮定マッチングの両方を含み、参照マッピングの品質は人間のキュレーションによって保証される。 MLベースのOMシステムと非MLベースのOMシステムの両方において,様々な観点からOM性能を測定するための総合評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76522395991403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontology Matching (OM) plays an important role in many domains such as bioinformatics and the Semantic Web, and its research is becoming increasingly popular, especially with the application of machine learning (ML) techniques. Although the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) represents an impressive effort for the systematic evaluation of OM systems, it still suffers from several limitations including limited evaluation of subsumption mappings, suboptimal reference mappings, and limited support for the evaluation of ML-based systems. To tackle these limitations, we introduce five new biomedical OM tasks involving ontologies extracted from Mondo and UMLS. Each task includes both equivalence and subsumption matching; the quality of reference mappings is ensured by human curation, ontology pruning, etc.; and a comprehensive evaluation framework is proposed to measure OM performance from various perspectives for both ML-based and non-ML-based OM systems. We report evaluation results for OM systems of different types to demonstrate the usage of these resources, all of which are publicly available
• Abstract（参考訳）: オントロジーマッチング(OM)はバイオインフォマティクスやセマンティックウェブなど多くの分野において重要な役割を担い、特に機械学習(ML)技術の適用によってその研究はますます人気が高まっている。 オントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI)は,OMシステムの体系的評価に多大な努力を払っているものの,サブエミッションマッピングの限定的な評価,最適でない参照マッピング,MLベースのシステム評価の限定的なサポートなど,いくつかの制限に悩まされている。 これらの制約に対処するために,Mondo と UMLS から抽出したオントロジーを含む5つの新しいバイオメディカル OM タスクを導入する。 各タスクは等価性と仮定マッチングの両方を含み、参照マッピングの品質は人間のキュレーションやオントロジープルーニングなどで保証される。 MLベースのOMシステムと非MLベースのOMシステムの両方において,様々な観点からOM性能を測定するための総合評価フレームワークを提案する。 我々は,様々なタイプのomシステムに対する評価結果を報告し,これらのリソースの利用を実証する。

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