Abstrakt. En ny familj av parametriska språkoberoende kärnfunktioner som definieras för individer inom ontologier presenteras. De är enkelt integrerade med effektiva statistiska inlärningsmetoder för att framkalla linjära klassificeringar som erbjuder ett alternativt sätt att utföra klassificering w.r.t. avdragsgillt resonemang. En metod för att anpassa kärnparametrarna till kunskapsbasen genom stokastisk optimering föreslås också. Detta gör det möjligt att utnyttja statistisk inlärning i en mängd olika uppgifter där ett induktivt tillvägagångssätt kan överbrygga luckorna i standardmetoderna på grund av kunskapsbasens inneboende ofullständighet. I detta arbete har ett system som integrerar kärnorna testats i experiment på ungefärliga frågesvar med verkliga ontologier insamlade från standarddatabaser. Inom ramen för Semantic Web (henceforth SW) många applikationer kräver att utföra dataintensiva uppgifter som effektivt kan utnyttja maskininlärningsmetoder [1]. Samtidigt som en växande mängd metadata produceras, tar de flesta forskningsinsatserna itu med inlärningsproblemet för SW (främst från strukturerad eller ostrukturerad text [2]). Mindre uppmärksamhet ägnades åt fördelarna (och problemen) med att lära sig från SW data och metadata uttryckta i Beskrivning Logik (DLs) [3]. Klassificering är en central uppgift för många tillämpningar. Klassificeringen genom logiskt resonemang kan dock vara både alltför krävande på grund av dess komplexitet och också för svag på grund av inkonsekvens eller (ärande) ofullständighet i kunskapsbaserna [4]. Än så länge har endast enkla DL-språk beaktats i utvecklingen av logikbaserade inlärningsmetoder [5, 6]. På andra sidan, effektiva maskininlärningsmetoder, som ursprungligen utvecklats för enkla data, kan effektivt uppgraderas för att arbeta med rikare strukturerade representationer [7]. Dessa metoder har visat sig effektivt lösa oövervakade och övervakade inlärningsproblem i DLs [8, 9], särskilt de som bygger på klassificering, klusterbildning och rangordning av individer. Även om de induktiva metoder som kommer att presenteras är allmänna och i princip skulle kunna utnyttjas i olika scenarier, kommer vi att fokusera på metoder för att framkalla effektiva klassificeringar från exempel och använda dem för att utföra former av ungefärlig frågesvar (och begreppssökning). Denna uppgift utförs normalt genom att upprepa till normala avdragsmotiveringsförfaranden [3]. Därför kan det visa sig vara ineffektivt när (okonsekvent eller) ofullständig kunskap finns tillgänglig, vilket inte är ovanligt med heterogena och distribuerade datakällor.
Ett intressant relaterat arbete om statistisk inlärning för frågesvar är i REF.
Statistical learning for inductive query answering on owl ontologies
{'venue': 'In Proceedings of the 7th International Semantic Web Conference (ISWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}