Visionen med Semantic Web är att använda semantiska representationer i största möjliga skala - webben. Stora kunskapsbaser som DBpedia, OpenCyc, GovTrack och andra växer fram och är fritt tillgängliga som länkade data och SPARQL-slutpunkter. Att undersöka och analysera sådana kunskapsbaser är ett betydande hinder för Semantisk webbforskning och praktik. Som en möjlig riktning för att ta itu med detta problem, presenterar vi en strategi för att få komplexa klassbeskrivningar från objekt i kunskapsbaser genom att använda maskininlärning tekniker. Vi beskriver hur vi utnyttjar befintliga tekniker för att uppnå skalbarhet på stora kunskapsbaser tillgängliga som SPARQL-slutpunkter eller länkade data. Våra algoritmer görs tillgängliga i DL-Learner-projektet med öppen källkod och kan användas i verkliga scenarier av Semantic Web-applikationer.
REF använder maskininlärning för att hitta klassbeskrivningar för OWL.
Learning of OWL Class Descriptions on Very Large Knowledge Bases
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}