o ge den semantiska webben liv och tillhandahålla avancerade kunskapstjänster, vi behöver effektiva sätt att få tillgång till och extrahera kunskap från webbdokument. Även om websida annoteringar kan underlätta sådan kunskapsinsamling, annoteringar är sällsynta och kommer förmodligen aldrig att vara rik eller tillräckligt detaljerad för att täcka all kunskap dessa dokument innehåller. Manuell annotering är opraktisk och oskalbar, och automatiska annoteringsverktyg är fortfarande till stor del outvecklade. Specialiserade kunskapstjänster kräver därför verktyg som kan söka och extrahera specifik kunskap direkt från ostrukturerad text på webben, guidad av en ontologi som beskriver vilken typ av kunskap som ska skördas. En ontologi använder begrepp och relationer för att klassificera domänkunskap. Andra forskare har använt ontologier för att stödja kunskapsutvinning, 1,2 men få har utforskat sin fulla potential inom detta område. Artequakt-projektet kopplar ihop ett kunskapsextraktionsverktyg med en ontologi för att uppnå kontinuerligt kunskapsstöd och leda informationsextrahering. Extraktionsverktyget söker efter dokument på nätet och extraherar kunskap som matchar den givna klassificeringsstrukturen. Den ger denna kunskap i ett maskinläsbart format som automatiskt kommer att underhållas i en kunskapsbas (KB). Knowledge extrahering förbättras ytterligare med hjälp av en lexikonbaserad termexpansionsmekanism som ger utökad ontologiterminologi. Många information utdrag (IE) system kan känna igen enheter i dokument-till exempel, att "Rembrandt" är en person eller "15 Juli 1606" är ett datum. Sådan information är dock inte särskilt användbar utan förhållandet mellan dessa enheter-det vill säga, Rembrandt föddes den 15 juli 1606. Genom att ta fram sådana relationer kan vi automatiskt skaffa oss mer fullständig kunskap för att befolka ontologin. Artequakt försöker identifiera entitetsrelationer med hjälp av ontologirelationsdeklarationer och lexikal information. Att lagra information i en strukturerad KB stöder olika kunskapstjänster, till exempel att rekonstruera det ursprungliga källmaterialet för att producera en dynamisk presentation anpassad till användarens behov. Tidigare arbete inom detta område har belyst svårigheterna med att upprätthålla en retorisk struktur över en dynamiskt sammansatt sekvens. 3 De flesta dynamiska berättande tekniker har använt robust historia schema såsom den typiska nyhetsprogramformat (en sekvens av atombulletiner). 4 Genom att bygga ett story-schemalager över en ontologi kan vi skapa dynamiska berättelser inom specifika domäner. Genom att populera ontologin genom automatisk-kunskap-förvärv programvara, låter vi användare konstruera dessa berättelser från webbens enorma mängd information. Artequakt kombinerar expertis och erfarenhet från tre olika projekt: • Artiste: Ett europeiskt projekt för att utveckla en distribuerad databas över konstbilder. Detta har nyligen efterträtts av Sculpteur, som kommer att utöka databasen till 3D-objekt och integrera med den semantiska webben. •..............................................................
Alternativt kan automatisk informationsutdragning också drivas av en ontologi (jfr. Om det inte finns några uppgifter som tyder på att det finns en risk för att det finns en risk för att det uppstår en allvarlig risk för en allvarlig störning, ska den behöriga myndigheten i den medlemsstat där den behöriga myndigheten har sitt säte underrätta den behöriga myndigheten i den medlemsstat där den behöriga myndigheten har sitt säte om detta.
Automatic Ontology-Based Knowledge Extraction from Web Documents
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}