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DESKMatcher
Monych, Michael
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Portisch, Jan
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Hladik, Michael
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Paulheim, Heiko
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/58765
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Weitere URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-2788/oaei20_paper7.pdf
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-587652
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2020
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Buchtitel:
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OM 2020 : Proceedings of the 15th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 19th International Semantic Web Conference (ISWC 2020) Virtual conference (originally planned to be in Athens, Greece), November 2, 2020
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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CEUR Workshop Proceedings
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Band/Volume:
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2788
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Seitenbereich:
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181-186
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Veranstaltungstitel:
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OM 2020
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Veranstaltungsort:
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Online
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Veranstaltungsdatum:
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02.11.2020
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Herausgeber:
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Shvaiko, Pavel
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Euzenat, Jérôme
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Jiménez-Ruiz, Ernesto
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Hassanzadeh, Oktie
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Trojahn, Cássia
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Ort der Veröffentlichung:
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Aachen, Germany
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Verlag:
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RWTH Aachen
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ISSN:
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1613-0073
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Deutsch):
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Datenintegration
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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ontology matching , data integration , semantic matching
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Abstract:
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This paper describes DESKMatcher, a label-based ontology matcher. It utilizes background knowledge from the financial services and enterprise domain to better find matches in these domains. The background knowledge utilized for the enterprise domain was in the form of documentation of terms used in SAP software (textual). Therefore, Word2Vec and GloVewere used for these corpora. The Financial Industries Business Ontology (FIBO) was used as more specific background knowledge for the financial services domain. Vector space embeddings for this corpus were trained using RDF2Vec and KGloVe. Individual matchers utilizing one set of embeddings (generated from a combination of method and corpus) are pipelined together after string-based matchers, searching only for matches between entities that have not been assignedto a match in a previous step. Results on theOAEI tracks are expectedto be sub-par, because low overlap between corpus and task vocabulary is expected.
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BASE:
Monych, Michael
;
Portisch, Jan
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Hladik, Michael
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Paulheim, Heiko
Google Scholar:
Monych, Michael
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Portisch, Jan
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Hladik, Michael
;
Paulheim, Heiko
ORCID:
Monych, Michael, Portisch, Jan  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5420-0663, Hladik, Michael and Paulheim, Heiko ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4386-8195
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