Abstrakt. Medan antalet och storleken på Semantic Web kunskapsbaser ökar, deras underhåll och kvalitetssäkring är fortfarande svårt. I den här artikeln presenterar vi ORE, ett verktyg för att reparera och berika OWL ontologies. Toppmoderna metoder inom ontologidebuggning och övervakad maskininlärning utgör grunden för ORE och anpassas eller utvidgas så att det fungerar bra i praktiken. ORE stöder upptäckten av en mängd olika ontologi modelleringsproblem och vägleder användaren genom processen för att lösa dem. Dessutom gör verktyget det möjligt att utöka en ontologi genom (semi-)automatiskt övervakat lärande. En guiden-liknande process hjälper användaren att lösa potentiella problem efter axioms läggs till.
REF beskriver ett ontologi felsökningsverktyg för att reparera inkonsekventa ontologier och berika dem.
ORE - a tool for repairing and enriching knowledge bases
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}