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초록·키워드
최근 링크드 오픈 데이터(예, RDF, OWL)를 이용해 대량의 테이블로부터 새로운 링크드 데이터를 생성하기 위한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문은 이러한 링크드 데이터 생성을 위해 패턴을 이용한 방법을 제안한다. 패턴을 이용한 방법은 근본적으로 패턴들 간의 충돌 문제를 안고 있다. 예를 들어, 어떤 테이블 헤더(header)를 서로 다른 링크드 데이터 속성들로 맵핑하는 패턴들은 서로 충돌한다. 기존의 연구들은 통계적으로 우세한 패턴을 적용하여 정확도의 감소를 감수하거나 정확도를 높이기 위해 충돌하는 패턴들을 무시해 왔다. 제안하는 방법은 주어진 테이블에 적용되는 패턴들을 연계함으로써 모든 헤더들에 대한 적합한 패턴들을 찾는다. DBPedia와 위키피디아의 테이블을 이용한 실험에서 제안한 방법이 패턴 충돌을 효과적으로 해소하는 결과를 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-004-002796959