التدليل الدلالي للبيانات الجدولية للتوافق الآلي بين الآلات من خلال التثبيت العصبي-الرمزي
{Remzi Celebi Shervin Mehryar}
الملخص
في هذه الورقة، نستعرض التحديد التلقائي للبيانات الجدولية باستخدام تقنيات الدلالة بالجمع مع تمثيلات الشبكات العصبية العميقة. وبشكل خاص، نقترح نموذجًا مُثبتًا (Anchoring Model) يُجري مطابقة بين أنواع الخصائص والخلايا من فضاء التمثيلات الجدولية مع أنواع العلاقات في المفاهيم (Ontology Relations) وأنواع الكيانات. ونُظهر أن الجمع بين قوة الاستدلال الرمزي، والتمثيلات العصبية العميقة، وتصميم دالة الخسارة يؤدي إلى تحسين ملحوظ في الأداء، حيث تصل الدقة إلى 86٪ في تحديد خاصية العمود، و82٪ في تحديد نوع العمود، و87٪ في تحديد العلامة التوضيحية (Qualifier) للعمود، وذلك بناءً على استخلاصات جداول من DBpedia وWikidata.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| column-type-annotation-on-wdc-sotab-v2 | MUT2KG | Micro F1: 32.01 |
| columns-property-annotation-on-wdc-sotab-v2 | MUT2KG | Micro F1: 79.35 |
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.