{Tianyu Hong and Peng Wang Chenghuan Jiang Gongrui Zhang Wei Zhou Shuxin Wang Xinhe Li}
Abstract
Diese Arbeit präsentiert die Ergebnisse von KGCODE-Tab im Wettbewerb SemTab 2022 zur Übereinstimmung von tabellarischen Daten mit Wissensgraphen. Als effizientes System zur Verknüpfung tabellarischer Daten ist KGCODE-Tab auf drei Aufgaben ausgerichtet: Spalten-Typen-Anmerkung (CTA), Zellen-Entität-Anmerkung (CEA) und Spalten-Eigenschafts-Anmerkung (CPA). Es werden kurz die spezifischen Techniken vorgestellt, die von KGCODE-Tab eingesetzt werden. Zudem werden die Stärken und Schwächen des Systems diskutiert.
Benchmarks
| Benchmark | Methodik | Metriken |
|---|---|---|
| cell-entity-annotation-on-biodivtab | KGCODE-Tab | F1 (%): 91.1 |
| cell-entity-annotation-on-toughtables-dbp | KGCODE-Tab | F1 (%): 82.7 |
| column-type-annotation-on-biodivtab | KGCODE-Tab | F1 (%): 86.7 |
| column-type-annotation-on-gittables-semtab | KGCODE-Tab | F1 (%): 58.7 |
| column-type-annotation-on-gittables-semtab-1 | KGCODE-Tab | F1 (%): 69.3 |
| column-type-annotation-on-toughtables-dbp | KGCODE-Tab | F1 (%): 48 |
| column-type-annotation-on-toughtables-wd | KGCODE-Tab | F1 (%): 54.3 |
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