AKSW Universität Leipzig

AKSW_LogoDie AKSW Forschungsgruppe an der Universität Leipzig ist eine international ausgewiesene Gruppe von Experten in den Bereichen Semantische Technologien und Big Data. Insbesondere gewann die Gruppe das Best Research Paper Award auf der ISWC 2014 mit dem Algorithmus hinter dem in GEISER eingebrachten Framework AGDISTIS sowie auf der ESWC 2013 (mit dem Fokus „Big Data und Semantics“) mit einem Beitrag zur skalierbaren und verteilten Verarbeitung von Ähnlichkeitserkennungsverfahren. Ferner gewann die AKSW auch das Big Data Challenge der ISWC 2013 mit einem Beitrag zur Verarbeitung von Big Linked Data sowie das I-Semantics Challenge mit einem Beitrag zum Management der zweitgrößten RDF Wissensbasis der Welt.

AKSW bringt vier Technologien in SAKE ein:

  1. Das LIMES Framework (http://limes.sf.net) ermöglicht die skalierbare und zeiteffiziente Berechnung von Ähnlichkeiten (von Ereignissen) durch die Kombination von zeit-effizienten dedizierten Algorithmen über Mengenoperatoren.
  2. DEER (http://aksw.org/projects/DEER) ist ein Framework für die Veredelung von RDF Daten, welches RDF-Extraktoren mit Integrations- und Fusionsmodulen zusammenführt, um RDF aus nicht-RDF Datenquellen zu gewinnen sowie die Qualität existierender Datenquellen zu verbessern.
  3. FOX (http://fox.aksw.org) setzt auf Ensemble Learning um Named Entities aus multilingualen textuellen Daten mit hoher Genauigkeit sowie Vollständigkeit zu erkennen.
  4. AGDISTIS (http://agdistis.aksw.org) nutzt agnostische Algorithmen quadratischer Komplexität zur Disambiguierung von Named Entities durch ihre Abbildung auf RDF Ressourcen.

Im Rahmen von GEISER hat AKSW die technische Leitung inne und leitet die Arbeitspakete zur Wissensextraktion zur Datenintegration.