Ausgezeichnet: DSIS-Forschungsgruppe von Lamarr-PI Prof. Dr. Demidova auf der ISWC 2023 mehrfach prämiert

Gruppe 2 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Die Forschungsgruppe Data Science and Intelligent Systems (DSIS), unter der Leitung von Lamarr-PI Prof. Dr. Elena Demidova an der Universität Bonn und dem Lamarr-Institut, hat auf der 22. International Semantic Web Conference (ISWC 2023) einen bemerkenswerten Erfolg erzielt. Zwei DSIS-Forschungsarbeiten wurden mit den renommiertesten Preisen der Konferenz ausgezeichnet.

Der Best Research Track Paper Award wurde dem Beitrag „Spatial Link Prediction with Spatial and Semantic Embeddings“ von Genivika Mann, Alishiba Dsouza, Ran Yu und Elena Demidova verliehen.

Diese Arbeit befasst sich mit einer kritischen Einschränkung von geographischen Wissensgraphen – dem Mangel an semantischen Beziehungen zwischen geographischen Einheiten aufgrund ihrer flachen Struktur. Die Autoren gehen diese Herausforderung mit zwei neuartigen Ansätzen zur Vorhersage von räumlichen Verbindungen in spärlich vernetzten Wissensgraphen an: überwachte räumliche Verbindungsvorhersage und unüberwachte induktive räumliche Verbindungsvorhersage. Diese Ansätze nutzen den Reichtum an literalen Werten in geographischen Wissensgraphen durch räumliche und semantische Einbettungen. Die Evaluierung wurde mit dem von der DSIS-Forschungsgruppe entwickelten WorldKG-Wissensgraphen durchgeführt – einem umfassenden, groß angelegten geografischen Wissensgraphen, der eine semantische Darstellung geografischer Einheiten aus über 188 Ländern bietet. Zur vollständigen Veröffentlichung.

Der Best Research Track Student Paper Award wurde an das Paper „Iterative Geographic Entity Alignment with Cross-Attention“ von Alishiba Dsouza, Ran Yu, Moritz Windoffer und Elena Demidova verliehen.

In diesem Papier wird IGEA vorgestellt, ein neuartiger, auf Cross-Attention basierender iterativer Abgleichsansatz, der die Herausforderungen beim Abgleich von Schemata und Entitäten von gemeinschaftlich erstellten geografischen Daten angeht. IGEA überwindet Unterschiede in Entitätsrepräsentationen, spärliche Verknüpfungen und hohe Schema-Heterogenität. Experimente mit realen Datensätzen aus verschiedenen Ländern haben gezeigt, dass IGEA die Entity-Alignment-Leistung um bis zu 18%-Punkte in der F1-Punktzahl im Vergleich zu den modernsten Basismethoden verbessert. Die iterative Methode verbessert auch die Leistung des Entity- und Tag-to-Class-Alignments um 7 bzw. 8 Prozentpunkte im F1-Score. Zur vollständigen Veröffentlichung.


Lamarr-PI Prof. Dr. Elena Demidova und ihr Team hoffen, dass die in diesen Veröffentlichungen vorgestellten neuen Algorithmen und Forschungsergebnisse sowie der von der DSIS-Forschungsgruppe freigegebene WorldKG-Wissensgraph neue Forschungsmöglichkeiten im Bereich der semantischen raum-zeitlichen Datenanalyse eröffnen werden.

Weitere Informationen

Über die DSIS-Forschungsgruppe

Die Forschungsgruppe Data Science & Intelligent Systems (DSIS), unter der Leitung von Prof. Dr. Elena Demidova an der Universität Bonn und dem Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, entwickelt innovative maschinenlern- und wissensbasierte, interaktive, transparente und erklärbare Data Science-Methoden für große, heterogene Datensätze. 
Zu den Forschungsinteressen des DSIS gehören raum-zeitliche und mehrsprachige Daten, Open Data, das Web und das Semantic Web.  Zu den Anwendungsbereichen gehören Mobilität, intelligente Städte, Versorgungsketten und das Gesundheitswesen. Weitere Infos finden Sie hier. 

Über die ISWC 2023

Die 22. Internationale Semantic Web Konferenz (ISWC 2023) ist das wichtigste internationale Forum für die Semantic Web Community. Die ISWC 2023 bringt Forscher, Praktiker und Branchenexperten zusammen, um die Zukunft der semantischen Technologien zu diskutieren, voranzutreiben und zu gestalten.  Weitere Informationen finden Sie auf der Website der Konferenz.

Danksagung

Die Arbeit an diesen Veröffentlichungen wurde mit Mitteln der DFG, Deutsche Forschungsgemeinschaft („WorldKG“, 424985896), des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), Deutschland („ATTENTION!“, 01MJ22012C), und des DAAD/BMBF, Deutschland („KOALA“, 57600865) gefördert.

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