DOME results for OAEI 2018

URL:	http://ceur-ws.org/Vol-2288/oaei18_paper5.pdf
Weitere URL:	http://ceur-ws.org/Vol-2288
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2018
Buchtitel:	OM 2018 : Proceedings of the 13th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 17th International Semantic Web Conference (ISWC 2018) Monterey, CA, USA, October 8, 2018
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	CEUR Workshop Proceedings
Band/Volume:	2288
Seitenbereich:	144-151
Veranstaltungstitel:	OM 2018
Veranstaltungsort:	Monterey, CA
Veranstaltungsdatum:	08.10.2018
Herausgeber:	Shvaiko, Pavel
Ort der Veröffentlichung:	Aachen, Germany
Verlag:	RWTH Aachen
ISSN:	1613-0073
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet:	004 Informatik
Abstract:	DOME (Deep Ontology MatchEr) is a scalable matcher which relies on large texts describing the ontological concepts. Using the doc2vec approach, these texts are used to train a fixed-length vector representation of the concepts. Mappings are generated if two concepts are close to each other in the resulting vector space. If no large texts are available, DOME falls back to a string based matching technique. Due to its high scalability, it can also produce results in the largebio track of OAEI and can be applied to very large ontologies. The results look promising if huge texts are available, but there is still a lot of room for improvement.