Abstract-Semantic modeller av datakällor beskriver betydelsen av data i termer av begrepp och relationer som definieras av en domän ontology. Att bygga sådana modeller är ett viktigt steg mot att integrera data från olika källor, där vi behöver ge användaren en enhetlig bild av underliggande källor. I detta dokument presenterar vi ett skalbart tillvägagångssätt för att automatiskt lära sig semantiska modeller av en strukturerad datakälla genom att utnyttja kunskaperna från tidigare modellerade källor. Vår utvärdering visar att metoden genererar uttrycksfulla semantiska modeller med minimal användarinmatning, och den är skalbar till stora ontologier och datakällor med många attribut. En betydande mängd information på webben finns tillgänglig i källor som relationsdatabaser, kalkylblad, XML, JSON och Web API:er. Ett gemensamt tillvägagångssätt för att integrera dessa källor innebär att man bygger upp en domänmodell och konstruerar källbeskrivningar som representerar den avsedda betydelsen av data genom att specificera kartläggningar mellan källorna och domänmodellen [1]. I den semantiska webben är domänmodellen en ontologi som definierar begrepp och relationer inom en domän, och källbeskrivningar är formella specifikationer för semantiska modeller. Semantiska modeller kan ses som grafer med ontologiklasser som noder och ontologiegenskaper som länkar mellan noderna. Att manuellt konstruera semantiska modeller är en tidskrävande uppgift som kräver betydande insatser och expertis. Automatiskt generera dessa modeller innebär två steg. Det första steget är att ange de semantiska typerna, dvs. att märka varje datafält, eller källattribut med en klass eller en egenskap hos domänen ontologi. Att bara kommentera attributen är emellertid inte tillräckligt. En exakt semantisk modell behöver ett andra steg som specificerar förhållandet mellan källattributen i termer av egenskaperna i ontologin. I Semantic Web forskning finns det många studier på att kartlägga datakällor till ontologier [2]- [7], men de flesta fokuserar på det första steget i modelleringsprocessen eller är mycket begränsade i att automatiskt sluta relationer. I vårt tidigare arbete [8] presenterade vi en ny metod för att lära oss semantiska modeller av datakällor från kända semantiska modeller, semantiska modeller av källor som redan har modellerats. Arbetet är inspirerat av idén att olika källor inom samma domän ofta ger liknande eller överlappande data och har liknande semantiska modeller. Med tanke på provdata från den nya källan, använder vi en befintlig maskininlärning
REF använder en övervakad maskininlärningsteknik baserad på villkorliga slumpmässiga fält med funktioner extraherade från attributnamnen som en del av en process för att konstruera semantiska modeller.
A Scalable Approach to Learn Semantic Models of Structured Sources
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Semantic Computing', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Semantic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}