I detta dokument presenterar vi en metod för databasschema matchning: problemet med att identifiera delar av två givna scheman som motsvarar varandra. Schema matchning är användbart i e-handel utbyten, i dataintegration/warehosing, och i semantiska webbapplikationer. Vi presenterar först två corpus-baserade metoder: en metod är för att bestämma den semantiska likheten mellan två målord och den andra är för automatisk ordsegmentering. Sedan presenterar vi ett namn-baserat element-nivå databas schema matchning metod som utnyttjar både den semantiska likheten och ordet segmentering metoder. Vårt ord likhet metod använder punktvis ömsesidig information (PMI) för att sortera listor av viktiga grannord med två målord; de ord som är vanliga i båda listorna väljs och deras PMI-värden aggregeras för att beräkna den relativa likheten poäng. Vår ordsegmenteringsmetod använder corpus typ frekvensinformation för att välja typ med maximal längd och frekvens från "desegmenterad" text. Den använder också en modifierad bakåtmatchningsteknik med maximal längdfrekvens och entropihastighet om någon icke-matchande del av texten finns. Slutligen utnyttjar vi både den semantiska likheten och ordet segmenteringsmetoder i vår föreslagna namnbaserade element-nivå schema matchningsmetod. Denna metod använder en enda egenskap (dvs. elementnamn) för schema matchning och ändå uppnå en mätpoäng som är jämförbar med de metoder som använder flera egenskaper (t.ex. elementnamn, textbeskrivning, data instans, sammanhangsbeskrivning). Vår schema matchningsmetod använder också normaliserade och modifierade versioner av den längsta gemensamma subsekvens sträng matchning algoritm med viktfaktorer för att möjliggöra en balanserad kombination. Vi validerar våra metoder med experimentella studier, vars resultat tyder på att dessa metoder kan vara ett användbart komplement till de befintliga metoderna.
Islam m.fl. föreslog en metod för att bestämma den semantiska likheten mellan ord och en annan för ordsegmentering REF.
Applications of corpus-based semantic similarity and word segmentation to database schema matching
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}