不均一ソースからのデータに基づいたオントロジーモデル同定【JST・京大機械翻訳】

Kalinin A.; Shikov E.; Vaganov D.; Lysenko A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212127262588 整理番号：22P0027120

不均一ソースからのデータに基づいたオントロジーモデル同定【JST・京大機械翻訳】

Ontological model identification based on data from heterogeneous sources

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

企業の開発は,異なる構造的および技術的組織を持つ自律データ源の出現をしばしば伴う。これは,高レベルでのデータ解析の不安定性と組織内のデータの完全性と信頼性の違反をもたらし,高品質決定の採用と企業のさらなる開発を妨げる。この問題を,単一知識グラフにそれらを結合することによって,単一空間における不均一組織データを表現するより高い抽象化を実行することによって解決することができた。任意の構造によるデータに基づくソース間のリンクを見つけ,単一エンティティに文書収集を結合することにより,様々な情報源からの半構造化データに基づく組織知識グラフの自律構築が可能なフレームワークを提案した。テストの結果は,様々な情報源からの部分構造化データに基づく知識グラフを構築するための開発手法の適用可能性と,データ蓄積サブシステムカバレッジの完全性(11から11)とフィルタリング誤り接続(最終グラフにおける平均の近傍との収集の2.5の接続のみ)に基づくアプローチの高効率性を示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , その他の情報処理 , 人工知能

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