Ontologimatchning är ett växande forskningsområde som är av avgörande betydelse för det semantiska webbinitiativet. Användningen av bakgrundskunskap för att matcha ontologi är ofta en nyckelfaktor för framgång, särskilt inom komplexa och lexikalt rika områden som biovetenskapen. I de flesta ontologiska matchningssystem är dock bakgrundskunskapskällorna antingen fördefinierade av systemet eller måste tillhandahållas av användaren. I detta dokument presenterar vi en ny metod för att automatiskt välja bakgrundskunskapskällor för varje given ontologi för att matcha. Denna metod mäter nyttan av varje bakgrundskunskapskälla genom att bedöma den del av klasser som kartlagts genom den över dem som kartlagts direkt, vilket vi kallar kartläggningsvinsten. Vi implementerade denna metod i AgreementMakerLight ontology matching framework, och utvärdera den med hjälp av riktmärket biomedicinsk ontologi matchning uppgifter från Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) 2013. I varje matchningsproblem identifierade vår metod konsekvent de bakgrundskunskapskällor som ledde till de största förbättringarna jämfört med baslinjeanpassningen (dvs. utan bakgrundskunskap). Dessutom är vår föreslagna kartläggningsvinstparameter starkt korrelerad med F-måttet på de producerade anpassningarna, vilket gör den till en bra estimator för ontologi matchningstekniker baserade på bakgrundskunskap.
I REF baseras urvalet på kartläggningsvinsten.
Automatic Background Knowledge Selection for Matching Biomedical Ontologies
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}