Vi föreslår en grafbaserad semantisk modell för att representera dokumentinnehåll. Vår metod bygger på användningen av ett semantiskt nätverk, nämligen kunskapsbasen DBpedia, för att förvärva finkornig information om enheter och deras semantiska relationer, vilket resulterar i en kunskapsrik dokumentmodell. Vi visar fördelarna med dessa semantiska representationer i två uppgifter: enhetsrankning och datadokument semantisk likhet. I detta syfte para vi DBpedias struktur med ett informationsteoretiskt mått på begreppssamband, baserat på dess explicita semantiska relationer, och beräkna semantisk likhet med hjälp av en Graph Edit Avståndsbaserad mått, som finner den optimala matchningen mellan dokumentens enheter med hjälp av den ungerska metoden. Experimentella resultat visar att vår allmänna modell överträffar utgångspunkter som bygger på traditionella metoder, och uppnår en prestanda som ligger nära den hos mycket specialiserade metoder som har anpassats till dessa specifika uppgifter.
Schuhmacher och PonzeRo REF föreslog en grafbaserad semantisk modell för att representera dokumentinnehåll, som tillförde kunskap till dokumentrepresentationen genom att koppla enheterna i dokumentet till kunskapsbasen DBpedia.
Knowledge-based graph document modeling
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}