지식 그래프 정제 기반의 표형 데이터에서 지식 그래프 매칭을 위한 접근 방식

이 논문은 표 데이터와 지식 그래프 간 매칭(SemTab)을 주제로 한 의미 웹 챌린지(Semantic Web Challenge)의 정확도 트랙(Accuracy Track)에 기여한 내용을 제시한다. 본 기여는 표 데이터 주석(annotation)을 위한 지식 그래프 정제(knowledge graph refinement) 기반의 접근법을 제안하는 것으로, 표 내 셀 간의 링크 예측에는 내부(internal) 방법을, 누락된 개체(entity) 및 관계(relation) 예측에는 외부(external) 방법을 활용하였다. 이 접근법은 DBpedia와 Wikidata를 활용하여 HardTables 및 ToughTables의 주석 처리에 적용되었으며, DBpedia와 Schema.org를 활용하여 GitTables 및 BiodivTab의 주석 처리에도 적용되었다. 대회 3라운드에서 GitTables와 BiodivTab의 주석 처리 부문에서 각각 3위와 2위에 랭크되는 성과를 거두었다.