{Kavitha SrinivasJuan SequedaErnesto Jiménez-RuizMadelon HulsebosOktie HassanzadehVasilis EfthymiouVincenzo CutronaJiaoyan ChenNora Abdelmageed}
摘要
SemTab 2022 是第四届关于表格数据与知识图谱匹配的语义网挑战赛，成功与第21届国际语义网会议（ISWC）及第17届本体匹配（OM）研讨会同期举办。SemTab 为评估前沿系统提供了一个统一的框架，旨在系统性地衡量各类方法在表格数据与知识图谱匹配任务中的性能。本文对2022年挑战赛的总体情况进行了概述，并总结了各项比赛结果。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| cell-entity-annotation-on-toughtables-wd | s-elBat | F1 (%): 93.8 |
| column-type-annotation-on-toughtables-dbp | s-elBat | F1 (%): 36.6 |