自动本体匹配中的不确定性：经验实验的教训

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文从应用角度探讨了基于本体匹配的数据集成问题，通过实际数据和现有工具的支持进行实验，发现自动本体匹配过程中存在的错误和不确定性，探索了半监督方法在更广泛应用中的成熟性和不确定性管理方面的前景

本文探讨了数据科学和机器学习自动化解决方案的缺陷，并提出了利用语义理解和推理与数据科学自动化的新工具相结合的方法，以帮助保持一致且可解释的数据增强和转换。同时，语义还可以在处理与信任、偏见和可解释性相关的挑战方面帮助数据科学家，并在更好地探索和组织大型数据源方面提供帮助。

可解释性 大型数据源 数据科学 机器学习 语义理解
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