{Sami Faiz Marouen Kachroudi Wiem Baazouzi}
الملخص
في هذه الورقة، نقدّم نظامنا "Kepler-aSI" للمشاركة في مسابقة الويب المعنى المُتعلقة بتوافق البيانات الجدولية مع الرسوم المعرفية (SemTab 2021). يُعد هذا النظام مشاركًا للمرة الثانية في هذه الحملة، حيث يُقدّم تحسيناتً وعوامل تقنية جديدة. يحلل نظام Kepler-aSI البيانات الجدولية من أجل التعرف على المطابقات الصحيحة في مصادر ويكيداتا ودي بيبيديا. ومن المهم الإشارة إلى أن كل مصدر بيانات، أو كل جولة من جولات الحملة، تفرض عددًا معينًا من القيود، مما يستدعي استخدام تقنيات متقدمة. وقد تبين أن المهمة المذكورة صعبة بالنسبة للآلات، مما يتطلب جهدًا إضافيًا لاستغلال القدرات المعرفية في أساليب المطابقة. يعتمد نظام Kepler-aSI ما زال على استعلامات SPARQL لوضع العلامات المعنوية على الجداول في الرسوم المعرفية (KG)، بهدف حل المشكلات الحاسمة المتعلقة بمهمات المطابقة. وتُظهر النتائج التي تم الحصول عليها خلال مرحلة التقييم تفاؤلًا كبيرًا، وتعكس القوة التي يتمتع بها النظام المقترح.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| cell-entity-annotation-on-toughtables-dbp | Kepler-aSI | F1 (%): 50.9 |
| cell-entity-annotation-on-toughtables-wd | Kepler-aSI | F1 (%): 62 |
| column-type-annotation-on-biodivtab | Kepler-aSI | F1 (%): 59.3 |
| column-type-annotation-on-gittables-semtab | Kepler-aSI | F1 (%): 4.1 |
| column-type-annotation-on-toughtables-dbp | Kepler-aSI | F1 (%): 39.1 |
| column-type-annotation-on-toughtables-wd | Kepler-aSI | F1 (%): 74.6 |
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.