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SIENA: Semi-automatic semantic enhancement of datasets using concept recognition

机译:锡耶纳:使用概念识别半自动语义增强数据集

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摘要

The amount of data becoming available is rapidly increasing. Various research fields can benefit from the growing volume of information, including the biomedical domain. Unfortunately, answering a research question using the already available data usually requires information which can be found in more than one dataset. Moreover, the information needed is not only spread across sources, but also is stored in different formats such as comma-separated values (CSV), extensible markup language (XML) etc. Therefore data processing is usually needed to solve the provided task. However, data processing has been identified by 80% of data scientists as the most time consuming part of a project and at the same time, the least enjoyable one [1].
机译:可用的数据量迅速增加。各种研究领域可以从不断增长的信息量中受益,包括生物医学领域。不幸的是,使用已有数据的回答研究问题通常需要可以在多个数据集中找到的信息。此外,所需的信息不仅遍布源,而且还以不同的格式存储,例如逗号分离值(CSV),可扩展标记语言(XML)等。因此,通常需要数据处理来解决所提供的任务。但是,数据处理已被80%的数据科学家识别,作为项目的最耗时的部分,同时,最不愉快的一个[1]。

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