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{Tianyu Hong and Peng Wang Chenghuan Jiang Gongrui Zhang Wei Zhou Shuxin Wang Xinhe Li}
Résumé
Ce papier présente les résultats de KGCODE-Tab dans le concours SemTab 2022 dédié à l’alignement entre des données tabulaires et des graphes de connaissances. En tant que système efficace d’association de données tabulaires, KGCODE-Tab a été conçu pour participer à trois tâches du concours : l’annotation du type de colonne (CTA), l’annotation des entités cellulaires (CEA) et l’annotation des propriétés des colonnes (CPA). Une brève présentation des techniques spécifiques utilisées par KGCODE-Tab sera fournie. Les forces et les faiblesses de cette approche seront également analysées.
Benchmarks
| Benchmark | Méthodologie | Métriques |
|---|---|---|
| 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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