【摘 要】
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目前关联数据的研究工作主要集中在实例级别上展开,而在模式级别（Schema-Level）上的关联数据构建则易被忽视。本体映射是解决本体异构问题的重要途径和手段,同时,本体映射也可
【基金项目】
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北京市社会科学基金(15ZHB011);首都经济贸易大学科研项目(00791554410264;00791654490223);国家社会科学基金(13CXW057);2016北京市教委科研水平提高经费资助
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目前关联数据的研究工作主要集中在实例级别上展开,而在模式级别（Schema-Level）上的关联数据构建则易被忽视。本体映射是解决本体异构问题的重要途径和手段,同时,本体映射也可视为模式级别关联数据构建的典型情景。特别是在中文知识库方面,中文知识是关联数据网中的重要组成部分,但现有的中文本体映射系统在面对大规模本体映射任务时,显得效率较低且可用性不高,目前仍缺乏针对中文大规模本体映射的相关系统。为了解决在模式级别上的中文大规模关联数据构建问题,提出了一种新的基于数据场和序列比对思想的大规模中文关联数据构建
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