ISWC2020論文集より
知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2020より。前回はISWC2019について述べた。
ISWC2020ではナレッジグラフの発表が大幅に充実されていた。主な内容は以下の通り。
- Keeping Reality in check
セマンティックWebの大きな問題（一般的な概念化の共有、システムとWebの有用性、知識工学、推論）が実際のシナリオと観察可能な社会的行動にどのように関連するかについて”Reality”という観点から述べられていた。
- Semantic Programming
セマンティックWebプログラミングとして、主に知識グラフが開発者をサポートおよび強化し、さまざまなコーディング活動にインテリジェンスをもたらす方法について述べられている。
- Hybrid Knowledge Graph Ecosystem
オントロジーを利用してニューラルモデルを改善したり、ニューラルモデルを利用してオントロジーを改善するアプローチとなる。ハイブリッドKGが克服したい制約は、機械学習の持つデータの偏りに起因する課題と、知識表現だけでも、ローカルデータの例外に起因する課題となる。これらはMLを使用してリンクを自動化するだけでなく、現象の「理由」に関する質問に答えるために、KRを使用した推論を活用するものとなる。具体的なアプローチとしては、グラフの推移閉包を計算してから、複合類似性のノード埋め込みを計算するものやも生物医学テキストにGPT-3を使用するもの、または、NERとリンケージのためにBERT、LSTM、CRFをデイジーチェーン接続するものがある。論文としては以下のようなものがある。
「AI-KG: an Automatically Generated Knowledge Graph of Artificial Intelligence」
この論文では、人工知能知識グラフ（AI-KG）を紹介する。これは、820Kの研究エンティティを説明する大規模な自動生成知識グラフとなる。AI-KGには、AIの分野の333Kの研究出版物から抽出された約14MのRDFトリプルと120万の修正されたステートメントが含まれ、27の関係によってリンクされた5種類のエンティティ（タスク、メソッド、メトリック、マテリアルなど）について説明する。AI-KGは、研究のダイナミクスを分析して理解し、研究者の日常業務をサポートし、資金提供団体や研究政策立案者の意思決定に情報を提供するためのさまざまなインテリジェントサービスをサポートするように設計されている。AI-KGは、DyGIE ++、Stanford CoreNLP、およびCSO分類子の3つのツールを使用してエンティティと関係を抽出する自動パイプラインを適用することによって生成された。次に、高品質の知識グラフを作成するために、ディープラーニングとセマンティックテクノロジーの組み合わせを使用して、結果のトリプルを統合およびフィルタリングする。このパイプラインは、手動で作成されたゴールドスタンダードで評価され、競争力のある結果が得られた。AI-KGはCCBY4.0で利用可能であり、ダンプとしてダウンロードするか、SPARQLエンドポイントを介してクエリすることができる。
- RML(RDF Mapping Language)について
“Turning Transport Data into EU Compliance while Enabling a Multimodal Transport Knowledge Graph”や“Knowledge Graph Construction using Declarative Mapping Rules” and “How to build large knowledge graphs efficiently (LKGT)”や“Facilitating the Analysis of COVID-19 Literature Through a Knowledge Graph”等の報告がなされていた。これらのオントロジーマッチング技術は、米国でのスタートアップ技術としても注目されている。
Workshop 11th Workshop on Ontology Design and Patterns (WOP 2020) (第11回オントロジーデザインとパターンに関するワークショップ) 4th Workshop on Storing, Querying, and Benchmarking the Web of Data (QuWeDa 2020) (第4回Web of Dataの保存、クエリ、およびベンチマークに関するワークショップ) The Semantic Web in Practice: Tools and Pedagogy (PRAXIS) (セマンティックウェブの実践 ツールと教育法) 6th Workshop on Managing the Evolution and Preservation of the Data Web (MEPDaW 2020) (第6回データウェブの進化と保存の管理に関するワークショップ) 13th International Workshop on Scalable Semantic Web Knowledge Base Systems (SSWS2020) (第13回スケーラブルセマンティックWeb知識ベースシステムに関する国際ワークショップ) Third International Workshop on Semantic Web Meets Health Data Management (SWH 2020) (第3回セマンティックウェブと健康データ管理に関する国際ワークショップ) Wikidata Workshop (ウィキデータ・ワークショップ) The Sixth International Workshop on Natural Language Interfaces for the Web of Data (NLIWOD) (第6回Web of Dataのための自然言語インターフェースに関する国際ワークショップ) 7th International Workshop on Dataset PROFlLing and Search (PROFILES 2020) (第7回データセットプロフリングと検索に関する国際ワークショップ) VOILA 2020 – 5th International Workshop on Visualization and Interaction for Ontologies and Linked Data (VOILA 2020 - 第5回オントロジーとリンクデータのための可視化とインタラクションに関する国際ワークショップ) International Workshop on Artificial Intelligence Technologies for Legal Documents (AI4LEGAL) (国際ワークショップ「リーガルドキュメントのための人工知能技術) The Fifteenth International Workshop on Ontology Matching (OM-2020) (第15回オントロジー・マッチング国際ワークショップ) Semantics for Online Misinformation Detection, Monitoring, and Prediction (オンライン誤報の検出、監視、予測のためのセマンティクス) First workshop on Research data* management for linked open science (DaMaLOS) (第1回リンクドオープンサイエンスのための研究データ*マネジメントワークショップ) Tutorial A Data Science Pipeline for Big Linked Earth Observation Data (リンクされた地球観測ビッグデータのためのデータサイエンスパイプライン) Scalable RDF Analytics with SANSA (SANSAによるスケーラブルなRDFアナリティクス) Knowledge Graph Construction using Declarative Mapping Rules (宣言的マッピングルールを用いた知識グラフの構築) Building Mobile Semantic Web Apps with Punya (Punyaでモバイルセマンティックウェブアプリケーションを構築する) Pattern-based knowledge base construction (OTTR) (パターンベースの知識ベース構築(OTTR)) SPARQL Endpoints and Web API (SWApi) (SPARQLエンドポイントとWeb API (SWApi)) Common Sense Knowledge Graphs (CSKGs) (コモンセンス・ナレッジ・グラフ（CSKGs）) Semantic Explainability For All – SEMEX4ALL (すべての人に意味的説明可能性を - SEMEX4ALL) How to build large knowledge graphs efficiently (LKGT) (大規模知識グラフの効率的な構築方法(LKGT)) Shapes applications and tools (シェイプのアプリケーションとツール) SESSION 1A: KNOWLEDGE REPRESENTATION AND REASONING OWL2Bench: A Benchmark for OWL 2 Reasoners (RS) (OWL2Bench: OWL 2推論のためのベンチマーク) Prevalence and Effects of Class Hierarchy Precompilation in Biomedical Ontologies (Research) (バイオメディカルオントロジーにおけるクラス階層プリコンパイルの普及と効果) Controlled Query Evaluation in Ontology-based Data Access (Research) (オントロジーに基づくデータアクセスにおける制御されたクエリ評価) SESSION 1B: KNOWLEDGE GRAPHS Refining Node Embeddings via Semantic Proximity (Research) (意味的近接性によるノード埋め込みの精緻化) Enriching Knowledge Bases with Interesting Negative Statements (SC) (面白い否定文で知識ベースを充実させる) Covid-on-the-Web: Knowledge Graph and Services to Advance Covid-19 Research (RS) (コビット・オン・ザ・ウェブ Covid-19研究を推進するためのナレッジ・グラフとサービス) SESSION 1C: INFORMATION RETRIEVAL AND SEMANTIC ANALYSIS PreFace: Faceted Retrieval of Prerequisites using domain-specific Knowledge Bases (Research) (プレフェース ドメイン固有知識ベースを用いたファセット化された前提条件の検索) Focused Query Expansion with Entity Cores for Patient-Centric Health Search (Research) (患者を中心とした健康検索のためのエンティティコアを用いた焦点型クエリの拡張) Generating Referring Expressions from RDF Knowledge Graphs for Data Linking (Research) (データリンクのためのRDF知識グラフからの参照式生成) SESSION 1D: SCHOLARLY DATA The OpenCitations Data Model (In-Use) (OpenCitationsのデータモデル) Linking ontological classes and archaeological forms (In-Use) (オントロジーのクラスと考古学的なフォームのリンク) AI-KG: an Automatically Generated Knowledge Graph of Artificial Intelligence (RS) (AI-KG：人工知能の知識グラフを自動生成するシステム) SESSION 2A: SHACL SHACL Satisfiability and Containment (Research) (SHACL充足可能性と包含性) Deciding SHACL Shape Containment through Description Logics Reasoning (Research) (記述ロジック推論によるSHACL形状格納の決定) Domain-specific customization of schema.org based on SHACL (In-Use) (SHACLに基づくschema.orgのドメイン固有カスタマイズ) SESSION 2B: KNOWLEDGE GRAPHS Crime event localization and deduplication (In-Use) (犯罪イベントのローカライズと重複排除) Contextual Propagation of Properties for Knowledge Graphs: A Sentence Embedding Based Approach (Research) (知識グラフのためのプロパティの文脈的伝搬: 文の埋め込みに基づくアプローチ) Explainable Link Prediction for Emerging Entities in Knowledge Graphs (Research) (知識グラフにおける新出現エンティティに対する説明可能なリンク予測) SESSION 2C: DATA MINING AND KNOWLEDGE-DRIVEN ML NABU – Multilingual Graph-based Neural RDF Verbalizer (Research) (NABU - 多言語グラフベースのニューラルRDF Verbalizer) LM4KG: Improving Common Sense Knowledge Graphs with Language Models (LM4KG: 言語モデルによる常識的な知識グラフの改善) Enhancing Online Knowledge Graph Population with Semantic Knowledge (意味的知識を用いたオンライン知識グラフ集団の強化) SESSION 2D: PROGRAMMING THE SEMANTIC WEB The International Data Spaces Information Model – An Ontology for Sovereign Exchange of Digital Content (RS) (国際データ空間情報モデル - デジタルコンテンツの主権的交換のためのオントロジー) LDflex: a Read/Write Linked Data Abstraction for Front-End Web Developers (RS) (LDflex: フロントエンドのWeb開発者のための読み書き可能なリンクされたデータの抽象化) In-database Analytics with Recursive SPARQL (Research) (再帰的SPARQLによるデータベース内アナリティクス) SESSION 3A: INFORMATION RETRIEVAL AND SEMANTIC ANALYSIS Google Dataset Search by the Numbers (In-Use) (数字で見るGoogleのデータセット検索) SESSION 3B: KNOWLEDGE GRAPHS Facilitating COVID-19 Meta-analysis Through a Literature Knowledge Graph (RS) (文献知識グラフによるCOVID-19メタアナリシスの円滑化) The Virtual Knowledge Graph System Ontop (RS) (仮想知識グラフシステム Ontop) KGTK: A Toolkit for Large Knowledge Graph Manipulation and Analysis (RS) (KGTK: 大規模知識グラフの操作と解析のためのツールキット) SESSION 3C: KNOWLEDGE ENHANCED LEARNING Ontology-Enhanced Machine Learning: a Bosch Use Case of Welding Quality Monitoring (In-Use) (オントロジー強化型機械学習：ボッシュの溶接品質監視の使用例) NEO: A Tool for Taxonomy Enrichment with New Emerging Occupations (In-Use) (NEO 新たな新職業によるタクソノミーの充実のためのツール) Understanding Data Centers from Logs: Leveraging External Knowledge for Distant Supervision (In-Use) (ログからデータセンターを理解する。遠隔監視のための外部知識の活用) SESSION 3D: SEARCH, QUERY, INTEGRATION AND ANALYSIS OBA: An Ontology-Based Framework for Creating REST APIs for Knowledge Graphs (RS) (OBA ナレッジグラフのREST APIを作成するためのオントロジーベースのフレームワーク) Extending SPARQL with Similarity Joins (Research) (類似性結合を用いたSPARQLの拡張) Dynamic Faceted Search for Technical Support exploiting Induced Knowledge (In-Use) (技術支援のための動的ファセット検索と誘導知識の活用) SESSION 4A: INFORMATION RETRIEVAL AND SEMANTIC ANALYSIS Generating Compact and Relaxable Answers to Keyword Queries over Knowledge Graphs (Research) (知識グラフを用いたキーワード検索に対するコンパクトで弛緩可能な解答の生成) KnowlyBERT – Hybrid Query Answering over Language Models and Knowledge Graphs (Research) (KnowlyBERT - 言語モデルと知識グラフを用いたハイブリッドな問合せ応答) Linked Credibility Reviews for Explainable Misinformation Detection (Research) (説明可能な誤報検出のためのリンクド・クレディビリティ・レビュー) SESSION 4B: DATA MINING AND KNOWLEDGE-DRIVEN ML Rule-Guided Graph Neural Networks for Recommender Systems (Research) (推薦システムのためのルールガイド型グラフニューラルネットワーク) BCRL: Long Text Friendly Knowledge Graph Representation Learning (Research) (BCRL ロングテキストフレンドリーな知識グラフ表現学習) Weakly Supervised Short Text Categorization using World Knowledge (Research) (世界知識を用いた弱教師付き短文テキストカテゴライズ) SESSION 4C: QUERY, INTEGRATION AND ANALYSIS Schímatos: a SHACL-based Web-Form Generator for Knowledge Graph Editing (RS) (Schímatos: SHACLベースの知識グラフ編集のためのWebフォームジェネレータ) Revealing Secrets in SPARQL Session Level (Research) (SPARQLのセッションレベルで秘密を暴露する) Squirrel – Crawling RDF Knowledge Graphs on the Web (RS) (Squirrel - ウェブ上のRDF知識グラフをクロールする) SESSION 4D: DATA STREAMS HDGI: A Human Device Gesture Interaction Ontology for the Internet of Things (RS) (HDGI。モノのインターネットのためのヒューマンデバイスジェスチャーインタラクションオントロジー) A First Step Towards A Streaming Linked Data Life-Cycle (In-Use) (ストリーミングリンクドデータのライフサイクルに向けた第一歩) Stream Reasoning Agents (SC) (ストリーム推論エージェント) SESSION 5A: ONTOLOGY-BASED INTEGRATION AND EXCHANGE Tentris– A Tensor-Based Triple Store (Research) (Tentris- テンソルベースのトリプルストア) Tab2Know: Building a Knowledge Base from Scientific Tables (Research) (Tab2Know。科学的なテーブルからナレッジベースを構築) FunMap: Efficient Execution of Functional Mappings for Scaled-Up Knowledge Graph Creation (Research) (FunMap: 機能マッピングの効率的な実行によるスケールアップした知識グラフの生成) SESSION 5B: REASONING IN USE Assisting the RDF Annotation of a Digital Humanities Corpus using Case-Based Reasoning (In-Use) (事例ベース推論を用いた人文系デジタルコーパスのRDFアノテーションの支援) Reasoning Engine for Prescriptive Maintenance (In-Use) (プリスクリプティブ・メンテナンスのための推論エンジン) Computing Compliant Anonymisations of Quantified ABoxes w.r.t. EL Policies (Research) (ELポリシーに従った定量化されたABoxの匿名化計算) SESSION 5C: DATA MINING AND KNOWLEDGE-DRIVEN ML Fantastic Knowledge Graph Embeddings and How to Find the Right Space for Them (Research) (知識グラフの埋め込みとそのための適切な空間の見つけ方) Detecting Different Forms of Semantic Shifts in Word Embeddings via Paradigmatic and Syntagmatic Association Changes (Research) (パラダイムと構文の関連付けの変化による単語埋め込みにおける意味シフトの異なる形態の検出) ExCut: Explainable Embedding-based Clustering over Knowledge Graphs (Research) (エクスカット 説明可能な埋め込みに基づく知識グラフ上のクラスタリング) SESSION 5D: KNOWLEDGE GRAPHS IN USE A Knowledge Graph for Assessing Agressive Tax Planning Strategies (In-Use) (積極的なタックス・プランニング戦略を評価するためのナレッジ・グラフ) Turning Transport Data into EU Compliance while Enabling a Multimodal Transport Knowledge Graph (In-Use) (輸送データをEUコンプライアンスに対応させながら、マルチモーダルな輸送ナレッジグラフを可能にする) Enhancing Public Procurement in the European Union through Constructing and Exploiting an Integrated Knowledge Graph (In-Use) (統合されたナレッジグラフの構築と活用による欧州連合における公共調達の強化) SESSION 6A: SW CHALLENGE 1 // SMART Augmentation-based Answer Type Classification of the SMART dataset (SMARTデータセットの補強に基づく回答タイプ分類) Semantic Answer Type Prediction Using BERT (BERTを用いた意味的な回答タイプ予測) Two-stage Semantic Answer Type Prediction for QA using BERT and Class-Specificity Rewarding (BERTとクラス特異性報酬を用いたQAのための二段階セマンティック回答タイプ予測) COALA – A Rule-Based Approach to Answer Type Prediction (COALA - ルールベースの回答タイプ予測アプローチ) SESSION 6B: KNOWLEDGE DRIVEN NLP Leveraging Semantic Parsing for Relation Linking over Knowledge Bases. (Research) (知識ベース上の関係リンクのためのセマンティックパーシングの活用) A Novel Path-based Entity Relatedness Measure for Efficient Collective Entity Linking. (Research) (効率的な集団エンティティリンクのためのパスに基づく新規なエンティティ関連性測定法) Leveraging Linguistic Linked Data for Cross-lingual Model Transfer in the Pharmaceutical Domain (In-Use) (医薬品分野における言語間モデル転送のための言語リンクデータ活用) SESSION 6C: ONTOLOGY ENGINEERING Nanomine: A Knowledge Graph for Nanocomposite Materials Science (RS) (ナノマシン ナノコンポジット材料科学のためのナレッジグラフ) Explanation Ontology: A Model of Explanations for User-Centered AI (RS) (説明オントロジー。ユーザー中心型AIのための説明のモデル) Revisiting Ontologies of Units of Measure for Harmonising Quantity Values – a Use Case (In-Use) (量的価値の調和を図るための単位オントロジーの再検討 - ユースケース) SESSION 6D: INDUSTRY 1 A context-aware recommendation system for mobile devices (Industry) (モバイル端末のための文脈を考慮した推薦システム) Semantic-based quality of service management for real-time WebRTC streaming service (Industry) (リアルタイムWebRTCストリーミングサービスのためのセマンティックベースのQoS管理) An Unsupervised Framework for Semantics Driven Causal Explanations for Anomalies (Industry) (セマンティクスに基づく異常の原因究明のための教師なしフレームワーク) Anu Question Answering System (Industry) (アニュー問題解決システム) Semantic ML for Manufacturing Monitoring at Bosch (Industry) (ボッシュにおける製造モニタリングのためのセマンティックML) SESSION 7A: SW CHALLENGE 2 // SEMTAB Generating conceptual subgraph from tabular data for knowledge graph matching (SSL team) (知識グラフマッチングのための表形式データからの概念的部分グラフの生成) LinkingPark: An integrated approach for Semantic Table Interpretation (LinkingPark。セマンティックテーブル解釈のための統合的アプローチ) SESSION 7B: INDUSTRY Unscripted Conversation driven through Knowledge Graph (Industry) (ナレッジグラフで駆動する台詞のない会話) SemNav: How Rich Semantic Knowledge Can Guide Robot Navigation in Indoor Spaces (Industry) (SemNav：豊富なセマンティック知識による屋内空間でのロボットナビゲーションの可能性) Using connected data to empower a financial services organization: Project Helix at UBS (Industry) (コネクテッドデータを活用し、金融サービス組織を強化する。UBSのプロジェクトHelix) Knowledge Graphs and Creative Applications (Industry) (ナレッジグラフとクリエイティブなアプリケーション) Adventures in the Art of Enterprise Artificial Intelligence Transformation (Industry) (企業向け人工知能の変革術の冒険) SESSION 7C: ONTOLOGY ENGINEERING An Ontology for the Materials Design Domain (RS) (材料設計領域のためのオントロジー) An SKOS-based Vocabulary on the Swift Programming Language (RS) (プログラミング言語SwiftにおけるSKOSベースの語彙集) Tough Tables: Carefully Benchmarking Semantic Table Annotators (RS) (タフなテーブル。セマンティックテーブルアノテーターの慎重な評価) SESSION 7D: ROBUST AND SCALABLE MANAGEMENT OF SEMANTICS AND DATA HDTCat: let’s make HDT scale (RS) (HDTCat：HDTをスケールアップさせよう) Adaptive Low-level Storage of Very Large Knowledge Graphs (SC) (非常に大規模な知識グラフの適応的な低レベルストレージ) Cost- and Robustness-based Query Optimization for Triple Pattern Fragment Clients. (Research) (トリプルパターン・フラグメントクライアントのためのコストとロバスト性に基づくクエリ最適化) SESSION 8A: SW CHALLENGE 1 // SMART A Methodology for Hierarchical Classification of Semantic Answer Types of Questions (質問の意味的回答タイプの階層的分類のための方法論) Hierarchical Contextualized Representation Models for Answer Type Prediction (回答タイプ予測のための階層的文脈表現モデル) Fine and Ultra-File type Embeddings for Quesiton Answering (質問応答のための微細・超微細なファイル型埋め込み) Question Embeddings for Semantic Answer Type Prediction (質問埋め込みによる意味的な回答タイプ予測) SESSION 8B: SW CHALLENGE 2 // SEMTAB MTab4Wikidata at the SemTab 2020: Tabular Data Annotation with Wikidata (SemTab 2020でMTab4Wikidataを紹介しました。Wikidataによる表形式データアノテーション) DAGOBAH: Enhanced Scoring Algorithms for Scalable Annotations of Tabular Data (DAGOBAH: 表形式データのスケーラブルな注釈のための強化されたスコアリングアルゴリズム) MantisTable SE: an enhanced and efficient approach to a complete Semantic Table Interpretation (MantisTable SE：完全な意味論的テーブル解釈のための拡張された効率的なアプローチ) SESSION 8C: SW CHALLENGE 3 // MINING ISCAS_ICIP at MWPD-2020 Task 1: Product Matching Based on Deep Entity Matching Frameworks (ISCAS_ICIP at MWPD-2020 Task 1: ディープエントリマッチングフレームワークに基づくプロダクトマッチング) Language Model CNN-driven Similarity Matching and Classification for HTML-embedded Product Data (TASK 1) (HTML埋め込み型商品データの言語モデルCNN駆動型類似度マッチング・分類（TASK 1）) Language Model CNN-driven Similarity Matching and Classification for HTML-embedded Product Data (TASK 2) (HTML埋め込み型商品データのための言語モデルCNN駆動型類似性マッチング・分類) SESSION 9A: SW CHALLENGE 3 // MINING PMap: Ensemble Pre-training Models for Product Matching (TASK 1 Winner) (PMap プロダクトマッチングのためのアンサンブル事前学習モデル) Bert with Dynamic Masked Softmax and Pseudo Labeling for Hierarchical Product Classification (TASK 2 Winner) (階層的商品分類のためのダイナミックマスクドソフトマックスと擬似ラベリングによるBert) SESSION 9B: MACHINE LEARNING FOR THE SEMANTIC WEB Relation-Aware Entity Alignment for Heterogeneous Knowledge Graphs (SC) (異種知識グラフのための関係を考慮した固有表現アライメント) Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment (SC) (エンティティアライメントのための多視点知識グラフの埋め込み) Learning Triple Embeddings from Knowledge Graphs (SC) (知識グラフからのトリプル埋め込み学習) SESSION 9C: DATA MINING AND KNOWLEDGE-DRIVEN ML From syntactic structure to semantic relationship: hypernym extraction from definitions by recurrent neural networks using the part of speech information. (Research) (構文構造から意味関係へ：品詞情報を用いたリカレントニューラルネットワークによる定義からのhypernym抽出) Learning Short-term Differences and Long-term Dependencies for Entity Alignment (Research) (短期的な差異と長期的な依存関係を学習し、エンティティのアライメントを行う。) Temporal Knowledge Graph Embedding Model based on Additive Time Series Decomposition. (Research) (加法的時系列分解に基づく時間的知識グラフ埋め込みモデル) SESSION 9D: ONTOLOGY MAPPING, MERGING, AND ALIGNMENT G2GML: Graph to Graph Mapping Language for Bridging RDF and Property Graphs (RS) (G2GML: RDFとプロパティグラフの橋渡しをするグラフ間マッピング言語) Generating Expressive Correspondences: An Approach based on User Knowledge Needs and A-box Relation Discovery (Research) (表現力豊かなコレスポンデンスの生成 ユーザの知識ニーズとA-box関係探索に基づくアプローチ) Dividing the Ontology Alignment Task with Semantic Embeddings and Logic-based Modules (SC) (意味埋め込みと論理ベースのモジュールによるオントロジーアライメントタスクの分割) SESSION 10A: OPEN DATA ODArchive – Creating an archive for structured data from Open Data Portals (RS) (ODArchive - オープンデータポータルから構造化データのアーカイブを作成する) Transparent Integration and Sharing of Life Cycle Sustainability Data with Provenance (In-Use)spotlight paperpartially reproduced (ライフサイクルサステナビリティデータとプロベナンスの透明な統合と共有) GeoSPARQL+: Syntax, Semantics and System for Integrated Querying of Graph, Raster and Vector Data. (Research) (GeoSPARQL+：グラフ、ラスター、ベクターデータの統合的なクエリのための文法、セマンティクス、システム) SESSION 10B: QUESTION ANSWERING CASQAD – A New Dataset For Context-aware Spatial Question Answering (RS) (CASQAD - コンテキストを考慮した空間質問応答のための新しいデータセット) RuBQ: A Russian Dataset for Question Answering over Wikidata (RS) (RuBQ: ウィキデータ上の質問応答用ロシア語データセット) PNEL: Pointer Network based End-To-End Entity Linking over Knowledge Graphs. (Research) (PNEL: 知識グラフ上のポインタネットワークに基づくエンドツーエンドエンティティリンキング) SESSION 10C: INDUSTRY 3 ONE Record: One Step Closer to Digital Cargo with Ontologies and Linked Data (Industry) (ONE Record オントロジーとリンクトデータでデジタルカーゴに一歩近づく) Knowledge-Based Approach for Structuring Cyclic ML Pipelines in the O&G Industry (Industry) (O&G産業におけるサイクリックMLパイプライン構築のための知識ベースアプローチ) An ontology for Maritime Situational Awareness Heterogeneous Sensor Networks (Industry) (海上状況認識ヘテロジニアスセンサーネットワークのためのオントロジー) Knowledge Graphs for Workforce Reskilling Guidance (Industry) (ナレッジグラフによる人材再活性化ガイダンス) A Digital Buildings Ontology for Google’s Real Estate (Industry) (Googleの不動産向けデジタルビルディングオントロジー) SESSION 10D: IN-USE APPLICATIONS A Semantic Framework for Enabling Radio Spectrum Policy Management and Evaluation (In-Use) (電波スペクトラムのポリシー管理と評価を可能にするセマンティックフレームワーク) AWARE: A Situational Awareness Framework for Facilitating Adaptive Behavior of Autonomous Vehicles in Manufacturing (In-Use) (AWARE：製造業における自律走行車の適応行動を促進するための状況認識フレームワーク) Semantic Integration of Bosch Manufacturing Data Using Virtual Knowledge Graphs (In-Use) (仮想知識グラフを用いたボッシュ製造データのセマンティック統合)
次回はISWC0221について述べる。
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