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Data Translation Between Taxonomies

机译:分类法之间的数据转换

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摘要

The task of translating data from one schema into another is usually performed with the help of information stating how the elements between two schemas correspond. Translation mechanisms can use this information in order to identify how instances of a source schema must be translated. We claim that a uniform matching approach, where instances of a source classes are always translated into the same target classes, may not represent the reality, specially when the schemas involved describe taxonomies. In this paper we demonstrate taxonomies that support our idea, and propose the usage of a conditional matching approach to improve the accuracy of taxonomical instances translation.
机译:将数据从一种模式转换为另一种模式的任务通常是借助说明两个模式之间的元素如何对应的信息来完成的。转换机制可以使用此信息来标识必须如何转换源模式的实例。我们声称统一的匹配方法可能无法代表现实,在这种匹配方法中,源类的实例始终被转换为相同的目标类,尤其是当所涉及的模式描述分类法时。在本文中,我们演示了支持我们思想的分类法,并提出了使用条件匹配方法来提高分类实例翻译的准确性的方法。

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