Jens Lehmann

1991–2026 年に発表

416
論文数
22,121
被引用数
55
h 指数
185
i10 指数

被引用数

Jens Lehmann の年別被引用数1991 年: 被引用 1 件1993 年: 被引用 2 件1996 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 4 件2003 年: 被引用 6 件2004 年: 被引用 10 件2005 年: 被引用 2 件2006 年: 被引用 13 件2007 年: 被引用 61 件2008 年: 被引用 145 件2009 年: 被引用 202 件2010 年: 被引用 366 件2011 年: 被引用 425 件2012 年: 被引用 626 件2013 年: 被引用 767 件2014 年: 被引用 931 件2015 年: 被引用 920 件2016 年: 被引用 1,060 件2017 年: 被引用 1,063 件2018 年: 被引用 1,197 件2019 年: 被引用 1,333 件2020 年: 被引用 1,456 件2021 年: 被引用 1,445 件2022 年: 被引用 1,249 件2023 年: 被引用 1,258 件2024 年: 被引用 987 件2025 年: 被引用 738 件2026 年: 被引用 218 件1992 年は被引用が無いため表示していません1994〜1995 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 2,548 件、この内訳の 16.8%ドイツ: 引用元論文 2,110 件、この内訳の 13.9%アメリカ合衆国: 引用元論文 1,819 件、この内訳の 12%イギリス: 引用元論文 887 件、この内訳の 5.9%イタリア: 引用元論文 807 件、この内訳の 5.3%フランス: 引用元論文 750 件、この内訳の 5%スペイン: 引用元論文 520 件、この内訳の 3.4%オーストラリア: 引用元論文 382 件、この内訳の 2.5%カナダ: 引用元論文 350 件、この内訳の 2.3%オランダ: 引用元論文 341 件、この内訳の 2.3%日本: 引用元論文 296 件、この内訳の 2%アイルランド: 引用元論文 292 件、この内訳の 1.9%
0%16.8%その他 26.7%

分野

  • Computer Science82%
  • Decision Sciences5.6%
  • Social Sciences4.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.1%
  • Engineering1.1%
  • Physics and Astronomy1.1%
  • その他3.3%

トピック

  • Semantic Web and Ontologies15.1%
  • Topic Modeling12.8%
  • Natural Language Processing Techniques8.4%
  • Advanced Graph Neural Networks7.6%
  • Data Quality and Management6.3%
  • Biomedical Text Mining and Ontologies3.9%
  • その他45.9%

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  1. DBpedia - A large-scale, multilingual knowledge base extracted from Wikipedia

    著者: , , , , , , , , , , - Semantic Web 2015 被引用: 3,187

  2. DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data

    著者: , , , , , - Lecture notes in computer science, ISWC/ASWC 2007 被引用: 4,732

  3. DBpedia - A crystallization point for the Web of Data

    著者: , , , , , , - Journal of Web Semantics, J. Web Semant. 2009 被引用: 2,162

  4. Quality assessment for Linked Data: A Survey

    著者: , , , , , - Semantic Web 2015 被引用: 581

  5. LC-QuAD 2.0: A Large Dataset for Complex Question Answering over Wikidata and DBpedia

    著者: , , , - Lecture notes in computer science, ISWC (2) 2019 被引用: 185

  6. Temporal Knowledge Graph Completion using a Linear Temporal Regularizer and Multivector Embeddings

    著者: , , , - Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL-HLT 2021 被引用: 97

  7. SGPT: A Generative Approach for SPARQL Query Generation From Natural Language Questions

    著者: , , , , - IEEE Access 2022 被引用: 45

  8. LC-QuAD: A Corpus for Complex Question Answering over Knowledge Graphs

    著者: , , , - Lecture notes in computer science, ISWC (2) 2017 被引用: 245

  9. Deep Nonnegative Matrix Factorization with Joint Global and Local Structure Preservation

    著者: , , , , - Expert Systems with Applications, Expert Syst. Appl. 2024 被引用: 37

  10. openalex_id:w3154735894

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Tim Dettmers, Pasquale Minervini, Pontus Stenetorp, Sebastian Riedel, Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova, Xin Dong, Evgeniy Gabrilovich, Geremy Heitz, Wilko Horn, Ni Lao, Kevin Murphy, Thomas Strohmann, Shaohua Sun, Wei Zhang, Lucas Drumond, Steffen Rendle, Lars Schmidt-Thieme, Kawin Ethayarajh, Dieter Fensel, Umutcan Simsek, Kevin Angele, Elwin Huaman, Elias Krle, Oleksandra Panasiuk, Ioan Toma, Jrgen Umbrich, Alexander Wahler, Emma Gerritse, Faegheh Hasibi, Arjen De Vries, Swapnil Gupta, Sreyash Kenkre, Partha Talukdar, William Hamilton, Payal Bajaj, Marinka Zitnik, Dan Jurafsky, Jure Leskovec, William Hamilton, Zhitao Ying, Jure Leskovec, Faegheh Hasibi, Fedor Nikolaev, Chenyan Xiong, Krisztian Balog, Erik Svein, Alexander Bratsberg, Jamie Kotov, Callan, Pascal Hitzler, Federico Bianchi, Monireh Ebrahimi, Md Sarker, Xiao Huang, Jingyuan Zhang, Dingcheng Li, Ping Li, Ganesh Jawahar, Benot Sagot, Djam Seddah, Rudolf Kadlec, Ondrej Bajgar, Jan Kleindienst, Seyed Mehran, Kazemi, David Poole, Thomas Kipf ほか 137 名 被引用: 83

  11. Neural Network-based Question Answering over Knowledge Graphs on Word and Character Level

    著者: , , , - Conference on World Wide Web, WWW 2017 被引用: 287

  12. Time-aware Graph Neural Network for Entity Alignment between Temporal Knowledge Graphs

    著者: , , - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP (1) 2021 被引用: 47

  13. Template-based question answering over RDF data

    著者: , , , , , - conference on World Wide Web, WWW 2012 被引用: 506

  14. PyKEEN 1.0: A Python Library for Training and Evaluating Knowledge Graph Embeddings

    著者: , , , , , , - J. Mach. Learn. Res. 2021 被引用: 89

  15. Time-aware Entity Alignment using Temporal Relational Attention

    著者: , , , - Web Conference 2022, WWW 2022 被引用: 38

  16. Trans4E: Link Prediction on Scholarly Knowledge Graphs

    著者: , , , , , , , , , , - Neurocomputing 2021 被引用: 60

  17. Retention Is All You Need

    著者: , , , , , , - International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2023 被引用: 40

  18. Enhancing Contextual Understanding in Large Language Models through Contrastive Decoding

    著者: , , , - Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), NAACL-HLT 2024 被引用: 19

  19. Message Passing for Hyper-Relational Knowledge Graphs

    著者: , , , , - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), EMNLP (1) 2020 被引用: 33

  20. Language Models as Controlled Natural Language Semantic Parsers for Knowledge Graph Question Answering

    著者: , , , , - Frontiers in artificial intelligence and applications, ECAI 2023 被引用: 17

  21. Geometric Algebra Based Embeddings for Static and Temporal Knowledge Graph Completion

    著者: , , , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 被引用: 23

  22. Temporal Knowledge Graph Embedding Model based on Additive Time Series Decomposition

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 44

  23. How Complex Is Your Classification Problem?: A Survey on Measuring Classification Complexity

    著者: , , , , - ACM Computing Surveys, ACM Comput. Surv. 2019 被引用: 251

  24. Concept learning in description logics using refinement operators

    著者: , - Machine Learning, Mach. Learn. 2009 被引用: 191