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Ontology Matching Method Based on Word Embedding and Structural Similarity

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 12 Number 3 (2023.09)바로가기
  • 페이지
    pp.75-88
  • 저자
    Hongzhou Duan, Yuxiang Sun, Yongju Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A437029

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In a specific domain, experts have different understanding of domain knowledge or different purpose of constructing ontology. These will lead to multiple different ontologies in the domain. This phenomenon is called the ontology heterogeneity. For research fields that require cross-ontology operations such as knowledge fusion and knowledge reasoning, the ontology heterogeneity has caused certain difficulties for research. In this paper, we propose a novel ontology matching model that combines word embedding and a concatenated continuous bag-of-words model. Our goal is to improve word vectors and distinguish the semantic similarity and descriptive associations. Moreover, we make the most of textual and structural information from the ontology and external resources. We represent the ontology as a graph and use the SimRank algorithm to calculate the structural similarity. Our approach employs a similarity queue to achieve one-to-many matching results which provide a wider range of insights for subsequent mining and analysis. This enhances and refines the methodology used in ontology matching.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1 Word2Vec
2.2 Siamese Continuous Bag-of-Words Model
2.3 BERT
2.4 Calculation of Structural Similarity
3. Ontology Matching Method Based on Word Embedding
3.1 Model Overview
3.2 Text Similarity Calculation
3.3 Word Vector Enhancement
3.4 Result Matching
3.5 Structural Similarity Calculation
4. Performance Analysis
4.1 Experimental Datasets
4.2 Experimental Results
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Ontology Heterogeneity Ontology Alignment Word Embedding Text Similarity Structural Similarity

저자

  • Hongzhou Duan [ PhD Student, School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Korea ]
  • Yuxiang Sun [ Doctor, Software Technology Research Center, Kyungpook National University, Korea ]
  • Yongju Lee [ Professor, School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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