Ein großer Teil strukturierter Daten profitiert bisher noch nicht von den Vorteilen des Semantic Web. Daher zielt der Wettbewerb „Tabular Data to Knowledge Graph Matching“ auf der ISWC darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem er die Entwicklung und Bewertung von Werkzeugen zur semantischen Annotation fördert. Neben der semantischen Annotation soll das System zudem in der Lage sein, die Datensätze basierend auf den bereitgestellten Annotationen weiter zu erweitern. In diesem Paper stellen wir ein System vor, das sowohl die Annotation als auch die Erweiterung eines Datensatzes mithilfe der interpretierbaren Embedding-Technik INK ermöglicht. Der „Tabular Data to Knowledge Graph Matching“-Wettbewerb wurde zur Evaluation der vorgeschlagenen Annotationseigenschaften unseres Systems genutzt.