ll paper “MammoTab 25: A Large-Scale Dataset for Semantic Table Interpretation – Training, Testing, and Detecting Weaknesses” di Marco Cremaschi, Federico Belotti, Jennifer D’Souza (TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology) e Matteo Palmonari ha ricevuto il premio Best Resource Paper alla 24th International Semantic Web Conference (ISWC 2025), tenutasi a Nara, in Giappone, dal 2 al 6 novembre 2025.
Il contributo è stato selezionato all’interno di 19 articoli pubblicati negli atti della conferenza, scelti a loro volta tra 82 sottomissioni complessive nella Resource Track di ISWC 2025, a testimonianza dell’elevato livello di competitività scientifica dell’edizione di quest’anno.
MammoTab 25 è un dataset su larga scala pensato per la Semantic Table Interpretation e per valutare le capacità di ragionamento sui dati tabellari dei moderni Large Language Model. Il corpus contiene 838.930 tabelle estratte da oltre 63 milioni di pagine di Wikipedia in inglese e annotate tramite Wikidata.
Grazie a queste caratteristiche, MammoTab 25 si pone come risorsa di riferimento per la comunità del Semantic Web e dell’AI.