Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Zeakis, Alexandros"'
Many recent works on Entity Resolution (ER) leverage Deep Learning techniques involving language models to improve effectiveness. This is applied to both main steps of ER, i.e., blocking and matching. Several pre-trained embeddings have been tested,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.12329
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zeakis, Alexandros, Skoutas, Dimitrios, Sacharidis, Dimitris, Papapetrou, Odysseas, Koubarakis, Manolis
Publikováno v:
Proceedings of the VLDB Endowment, 16(4), 790-802. Very Large Data Base Endowment Inc.
Set similarity join is an important problem with many applications in data discovery, cleaning and integration. To increase robustness, fuzzy set similarity join calculates the similarity of two sets based on maximum weighted bipartite matching inste
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fcfa05943dac9f55a9a268df1a04696f
https://doi.org/10.14778/3574245.3574263
https://doi.org/10.14778/3574245.3574263
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We have developed SimSearch, a tool that simplifies data exploration by enabling top-k similarity search over large collections of entities involving multiple heterogeneous attributes from different sources. We present the supported modes for data ac
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1785823999ad8ed86fccd3e4e4decd8a
Autor:
Chatzopoulos, Serafeim, Patroumpas, Kostas, Zeakis, Alexandros, Vergoulis, Thanasis, Skoutas, Dimitrios
Publikováno v:
Proceedings of the VLDB Endowment. 13(12):2913-2916
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=sygma_______::02317b7093277ec8aa0311d5c6a25b9b