Att få tillgång till eller integrera data som är lexikaliserade på olika språk är en utmaning. Flerspråkiga lexiska resurser spelar en grundläggande roll när det gäller att minska språkbarriärerna för att kartlägga begrepp som är lexikaliserade på olika språk. I detta dokument presenterar vi en storskalig studie om effektiviteten av automatiska översättningar för att stödja två viktiga gränsöverskridande ontologi kartläggning uppgifter: hämtning av kandidatmatcher och valet av rätt matchningar för inkludering i den slutliga anpassningen. Vi utför våra experiment med hjälp av fyra olika stora guldstandarder, var och en bestående av ett par kartlagda ordnät, för att täcka fyra olika språkfamiljer. Vi kategoriserar begrepp baserade på deras lexicalization (typ av ord, synonym rikedom, position i en subconcept graf) och analysera deras fördelningar i guld standarder. Genom att använda denna kategorisering mäter vi flera aspekter av översättningens effektivitet, såsom ordöversättningens korrekthet, ordförnimmelsetäckning, synset och synonymtäckning. Slutligen diskuterar vi grundligt flera resultat av vår studie, som vi tror är till hjälp för utformningen av mer sofistikerade tvärspråkiga kartläggningsalgoritmer.
Helou och Al. REF lade fram en storskalig studie om effektiviteten hos automatiska översättningar för att stödja två viktiga gränsöverskridande ontologiska kartläggningsuppgifter: hämtning av kandidatmatcher och urval av korrekta matchningar för införande i den slutliga anpassningen.
Effectiveness of automatic translations for cross-lingual ontology mapping
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}