Feature/vector entity retrieval and disambiguation techniques to create a supervised and unsupervised semantic table interpretation approach

Author:

Avogadro Roberto,D’Adda Fabio,Cremaschi MarcoORCID

Publisher

Elsevier BV

Reference105 articles.

1. M. Marzocchi, M. Cremaschi, R. Pozzi, R. Avogadro, M. Palmonari, MammoTab: a giant and comprehensive dataset for Semantic Table Interpretation, in: Proceedings of the Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching, SemTab2022, 2022.

2. SemTab 2019: Resources to benchmark tabular data to knowledge graph matching systems;Jiménez-Ruiz,2020

3. E. Jimenez-Ruiz, O. Hassanzadeh, V. Efthymiou, J. Chen, K. Srinivas, V. Cutrona, Results of SemTab 2020, in: CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2775, 2020, pp. 1–8.

4. Results of SemTab 2021;Cutrona,2022

5. Quality assessment methodologies for linked open data;Zaveri;Semantic Web J.,2013

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