استكشاف فئات نايف بايز للبيانات الجدولية لتطابق المعرفة الرسومية

تُجري الدراسة الحالية بحثًا في استخدام فئّات بايز البسيطة (Naive Bayes classifiers) لتوافق الرسوم المعرفية مع البيانات الجدولية، مع التركيز الخاص على تسمية نوع العمود (Column Type Annotation)، وتسمية الكيانات في الخلية (Cell Entity Annotation)، وتسمية خصائص العمود (Column Property Annotation)، وتحديد موضوع الجدول (Table Topic Detection). وتُقيّم الدراسة فعالية وأداء فئات بايز البسيطة على مجموعة متنوعة من المجموعات البيانات باستخدام تقنيات استخراج الميزات مثل عدد التكرار المشترك (number of co-occurrences) وتردد المصطلح (term frequency). ويُعتبر المنهج المقترح بسيطًا وعامًا، مما يُسهم في تطوير مجال توافق الرسوم المعرفية، ويُظهر الإمكانات الكامنة لفئات بايز البسيطة في دمج البيانات الجدولية والرسوم المعرفية وتعزيز تداخلها وتوافقها.