DOME Results for OAEI 2019

URL:	http://ceur-ws.org/Vol-2536/oaei19_paper6.pdf
Weitere URL:	http://ceur-ws.org/Vol-2536/
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2019
Buchtitel:	OM 2019 : Proceedings of the 14th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 18th International Semantic Web Conference (ISWC 2019) Auckland, New Zealand, October 26, 2019
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	CEUR Workshop Proceedings
Band/Volume:	2536
Seitenbereich:	123-130
Veranstaltungstitel:	OM 2019
Veranstaltungsort:	Auckland, NZ
Veranstaltungsdatum:	26.10.2019
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
Freie Schlagwörter (Englisch):	Ontology Matching , Knowledge Graph , Doc2Vec
Abstract:	DOME (Deep Ontology MatchEr) is a scalable matcher for instance and schema matching which relies on large texts describing the ontological concepts. The doc2vec approach is used to generate a vector representation of the concepts based on the textual information contained in literals. The cosine distance between two concepts in the embedding space is used as a confidence value. In comparison to the previous version of DOME it uses an instance based class matching approach. Due to its high scalability, it can also produce results in the largebio track of OAEI and can be applied to very large knowledge graphs. The results look promising if huge texts are available, but there is still a lot of room for improvement.