抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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データはしばしば異なる情報源に保存されるので,価値を創造し,それから知識を引き出すために必要とされるグローバルな見解を集めるために統合する必要がある。データ統合における重要なステップは,2つのスキーマの要素間の意味的対応を見つけることを目的とするスキーママッチングである。スキーママッチングに含まれるマニュアル努力を低減するために,スキーマ対応の自動決定のための多くの解決策が既に開発されている。本論文では,ニューラル埋込みに基づくスキーママッチングのための新しいエンドツーエンドアプローチを提案した。主なアイデアは,テーブルマッチングステップとそれに続く属性マッチングステップからなる2段階アプローチを用いることである。両ステップにおいて,全テーブルまたは単一属性を表す異なるレベルで埋込みを使用する。結果は,著者らのアプローチがロバストで信頼できる方法で対応を決定でき,従来のスキーママッチング手法と比較して,非自明な対応を見つけることができることを示す。【JST・京大機械翻訳】