DAGOBAH: Tabellen- und Graphenkontexte für eine effiziente semantische Annotation tabellarischer Daten

In diesem Beitrag präsentieren wir die neuesten Verbesserungen des DAGOBAH-Systems, das eine automatische Vorverarbeitung und semantische Interpretation von Tabellen durchführt. Insbesondere berichten wir über vielversprechende Ergebnisse, die im Rahmen der SemTab 2021-Challenge erzielt wurden, dank Optimierungen der Suchmechanismen und neuer Techniken zur Analyse des Kontexts von Knoten im Ziel-Wissensgraphen. Zudem stellen wir die Implementierung der DAGOBAH-Algorithmen innerhalb des Unternehmens Orange mittels der TableAnnotation-API sowie einer frontend-basierten Benutzeroberfläche vor. Diese beiden Zugriffsmethoden ermöglichen eine beschleunigte Einführung von Lösungen zur semantischen Tabelleninterpretation im Unternehmen, um industrielle Anforderungen effizient zu erfüllen.