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{Tianyu Hong and Peng Wang Chenghuan Jiang Gongrui Zhang Wei Zhou Shuxin Wang Xinhe Li}
要約
本稿では、SemTab 2022 におけるテーブルデータから知識グラフへのマッチングコンテストにおいて、KGCODE-Tab の成果を報告する。KGCODE-Tab は効率的なテーブルデータリンクシステムとして設計され、本コンテストの3つのタスク、すなわちカラムタイプアノテーション（CTA）、セルエンティティアノテーション（CEA）、カラムプロパティアノテーション（CPA）への参加を目的としている。本稿では、KGCODE-Tab が採用する具体的な技術的手法について概説する。さらに、KGCODE-Tab の強みと弱みについても議論する。
ベンチマーク
| ベンチマーク | 方法論 | 指標 |
|---|---|---|
| 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 |