2004 publicerade vi i denna tidskrift en artikel som beskriver OntoLearn, ett av de första systemen för att automatiskt framkalla taxonomi från dokument och webbplatser. Sedan dess har OntoLearn fortsatt att vara ett aktivt forskningsområde i vår grupp och har blivit ett referensarbete inom samhället. I den här artikeln beskriver vi vår nästa generations taxonomi inlärningsmetod, som vi namnger OntoLearn Reloaded. Till skillnad från många taxonomiinlärningsmetoder i litteraturen lär sig vår nya algoritm både begrepp och relationer helt från grunden via automatisk extraktion av termer, definitioner och hypernymer. Detta resulterar i en mycket tät, cyklisk och potentiellt frånkopplad hypernym graf. Algoritmen inducerar sedan en taxonomi från denna graf genom optimal förgrening och en ny viktningspolitik. Våra experiment visar att vi får högkvalitativa resultat, både när vi bygger helt nya taxonomier och när vi rekonstruerar underhierarkier av befintliga taxonomier.
REF använder en optimal förgreningsalgoritm för att inducera en taxonomi från definitioner och hypernymrelationer som har extraherats från text.
OntoLearn Reloaded: A Graph-Based Algorithm for Taxonomy Induction
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}