Ontologier är en central del av infrastrukturen för Semantic Web (SW). Utformningen och uppbyggnaden av domän ontologier och taxonomier är en mänsklig intensiv process som kräver tilldelning av enorma resurser i termer av kostnad och tid. För att SW ska kunna skala och bli genomförbar måste strategier som minskar de mänskliga insatserna och resursåtagandena undersökas skyndsamt. I detta syfte presenterar vi en ram för automatiserad taxonomikonstruktion baserad på ett stort antal dokument, ett första steg mot storskalig, automatiserad ontologikonstruktion. Vårt tillvägagångssätt innefattar: a) generering av en dokumentklusterhierarki; b) utvinning av en ämneshierarki från denna klusterhierarki; och c) tilldelning av etiketter till noder i ämneshierarkin. Vi använder oss av en serie kluster- och NLP-tekniker och identifierar parametrar som utgör grunden för ett experimentramverk. Vi föreslår också mått för att mäta kvaliteten på den resulterande ämneshierarkin och utvärdera inverkan av olika parametrar på dessa kvalitetsmått. MEDLINE®-databasen används som dokumentkorpus och MeSH-tesaurus som guldstandard. Insikter från dessa experiment presenteras och diskuteras.
Taxaminer REF bygger automatiskt en taxonomi från en stor samling dokument, med hjälp av en svit av kluster och NLP-tekniker.
Taxaminer: An experimentation framework for automated taxonomy bootstrapping
{'venue': 'International Journal of Web and Grid Services, Special Issue on Semantic Web and Mining Reasoning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}