基于知识图谱精炼的表格数据到知识图谱匹配方法

本文介绍了我们在语义网挑战赛（Semantic Web Challenge）“表格数据到知识图谱匹配”（SemTab）准确性赛道中的贡献。该贡献提出了一种基于知识图谱精炼的表格数据标注方法。在该方法中，内部方法用于预测表格中单元格之间的关联关系，而外部方法则用于预测缺失的实体与关系。该方法分别应用于HardTables和ToughTables的标注，采用DBpedia和Wikidata作为知识源；同时，也应用于GitTables和BiodivTab的标注，使用DBpedia和Schema.org作为知识源。在比赛的第三轮中，我们在GitTables和BiodivTab的标注任务中分别取得了第三名和第二名的成绩。