Meroño Peñuela / Dimou / Troncy | The Semantic Web | Buch | 978-3-031-60625-0 | sack.de

Buch, Englisch, 344 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 563 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Meroño Peñuela / Dimou / Troncy

The Semantic Web

21st International Conference, ESWC 2024, Hersonissos, Crete, Greece, May 26-30, 2024, Proceedings, Part I
2024
ISBN: 978-3-031-60625-0
Verlag: Springer Nature Switzerland

21st International Conference, ESWC 2024, Hersonissos, Crete, Greece, May 26-30, 2024, Proceedings, Part I

Buch, Englisch, 344 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 563 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-60625-0
Verlag: Springer Nature Switzerland


The two-volume set LNCS 14664 and 14665 constitutes the refereed proceedings of the 21st International Conference on The Semantic Web, ESWC 2024, held in Hersonissos, Crete, Greece, during May 26-30, 2024.

The 32 full papers presented were carefully reviewed and selected from 138 submissions. They focus on all aspects of theoretical, analytical, and empirical aspects of the semantic web, semantic technologies, knowledge graphs and semantics on the web in general.

Meroño Peñuela / Dimou / Troncy The Semantic Web jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Research.
.- Do Similar Entities have Similar Embeddings.
.- Treat Different Negatives Differently Enriching Loss Functions with Domain and Range Constraints for Link Prediction.
.- QAGCN Answering Multi-Relation Questions via SingleStep Implicit Reasoning over Knowledge Graphs.
.- Leveraging Pretrained Language Models for Time Interval Prediction in TextEnhanced Temporal Knowledge Graphs.
.- A Language Model based Framework for New Concept Placement in Ontologies.
.- HolmE LowDimensional Hyperbolic Knowledge Graph Embedding for Better Extrapolation.
.- SCBlock Supervised Contrastive Blocking within Entity Resolution Pipelines.
.- Navigating Ontology Development with Large Language Models.
.- ESLM Improving Entity Summarization by Leveraging Language Models.
.- Explanation of Link Predictions on Knowledge Graphs via Levelwise Filtering and Graph Summarization.
.- Large Language Models for Scientific Question Answering an Extensive Analysis of the SciQA Benchmark.
.- Efficient Evaluation of Conjunctive Regular Path Queries Using Multiway Joins.
.- Can Contrastive Learning Refine Embeddings.
.- InUse.
.- Automation of Electronic Invoice Validation using Knowledge Graph Technologies.
.- Towards Cyber Mapping the German Financial System with Knowledge Graphs.
.- Integrating domain knowledge for enhanced concept model explainability in Plant Disease classification.
.- Generative Expression Constrained Knowledgebased decoding for Open data.
.- OntoEditor Realtime Collaboration via Distributed Version Control for Ontology Development.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.