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FinMatcher at FinSim-2: hypernym detection in the financial services domain using knowledge graphs


Portisch, Jan ; Hladik, Michael ; Paulheim, Heiko


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3442442.3451382.pdf - Veröffentlichte Version
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DOI: https://doi.org/10.1145/3442442.3451382
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/60289
Weitere URL: https://arxiv.org/abs/2103.01576
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-602890
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2021
Buchtitel: Companion Proceedings of the Web Conference 2021
Seitenbereich: 293-297
Veranstaltungstitel: WWW '21
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 12.-23.04.2021
Herausgeber: Leskovec, Jure ; Grobelnik, Marko ; Najork, Marc ; Tang, Jie ; Zia, Leila
Ort der Veröffentlichung: New York, NY, USA
Verlag: Association for Computing Machinery
ISBN: 978-1-4503-8313-4
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: This paper presents the FinMatcher system and its results for the FinSim 2021 shared task which is co-located with the Workshop on Financial Technology on the Web (FinWeb) in conjunction with The Web Conference. The FinSim-2 shared task consists of a set of concept labels from the financial services domain. The goal is to find the most relevant top-level concept from a given set of concepts. The FinMatcher system exploits three publicly available knowledge graphs, namely WordNet, Wikidata, and WebIsALOD. The graphs are used to generate explicit features as well as latent features which are fed into a neural classifier to predict the closest hypernym.




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BASE: Portisch, Jan ; Hladik, Michael ; Paulheim, Heiko

Google Scholar: Portisch, Jan ; Hladik, Michael ; Paulheim, Heiko

ORCID: Portisch, Jan ORCID: 0000-0001-5420-0663 ; Hladik, Michael ; Paulheim, Heiko ORCID: 0000-0003-4386-8195

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