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J-GLOBAL ID：201802212803788348   整理番号：18A2025523

意味論:データ発見のための単語埋め込みを用いたデータセットの結合【JST・京大機械翻訳】

Seeping Semantics: Linking Datasets Using Word Embeddings for Data Discovery

著者 (9件)： Castro Fernandez Raul ,  Mansour Essam ,  Qahtan Abdulhakim A. ,  Elmagarmid Ahmed ,  Ilyas Ihab ,  Madden Samuel ,  Ouzzani Mourad ,  Stonebraker Michael ,  Tang Nan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICDE  ページ： 989-1000  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ発見問題を分析するよりも,より多くの時間を見つけることができる従業員は,それを分析することより適切なデータを発見する。企業における大量のデータと,時にはこの問題を悪化させるスキーマの知識の欠如がある。Webをナビゲートする方法と同様に,それらの発見タスクにおける分析者を支援する意味的リンクを同定することを提案した。これらのリンクは表を互いに関連させ,スキーマのナビゲーションを容易にする。それらはまた,オントロジーと辞書のような外部データ源にデータを関連づけて,スキーマ意味を説明するのを助ける。企業知識グラフにおけるリンクを具体化し,そこではそれらは分析者に利用可能になる。主な課題は,意味的に関連するオブジェクトの対を見出す方法である。著者らは,構文的および意味論的類似性に基づくリンクを見つける異なる構成要素のDAGであるSEMPROPを提案した。SEMPROPは,意味的に関連するオブジェクトを発見するために単語埋め込みを活用する意味的マッチャによって指示される。著者らは,最新の組合せ代替案の他の状態より良く機能する単語埋め込みを結合する技術であるコヒーレントグループを導入した。著者らは,Aurumの一部としてSEMPROPを実装し,データ発見システムを構築し,ユーザ研究,実際の展開,およびデータ発見タスクに対するリンクの利点を理解するための定量的評価,ならびにSEMPROPとコヒーレントグループの利点を理解し,これらのリンクを見出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *単語 ,  類似性 ,  *意味論 ,  オントロジー ,  データ構造 ,  コヒーレンス ,  Web【情報システム】
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  構文 ,  従業員 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意味論 ,  発見 ,  単語 ,  埋め込み ,  データセット