Redaktörer) (DFKI Saarbrücken, University of Karlsruhe, and ITC-irst) Amsterdam: IOS Press (Frontiers in artificial intelligence and applications, redigerad av J. Breuker et al., volume 123), 2005, v+171 pp; inbunden, ISBN 1-58603-523-1, $02.00, €85.00, £59.00 Denna volym är en samling av utökade versioner av papper som först presenterades vid workshops som hölls vid den europeiska konferensen om artificiell intelligens och den internationella konferensen om kunskapsutveckling och kunskapshantering 2004. Redaktörerna har alla gjort betydande insatser för att lära sig ontologi och har anordnat några av de viktiga workshopsen i området. Ontologiinlärning har blivit ett stort forskningsområde inom det bredare området artificiell intelligens och behandling av naturligt språk. Detta beror till stor del på antagandet av ontologier (särskilt formell ontologi uttryckt i OWL) som standardform för kunskapsrepresentation i den semantiska webben. De allra flesta forskare ser utmaningen som att lära sig ontologier från texter snarare än från andra möjliga källor. Denna bok är därför aktuell och representativ för många av de centrala metoder som tillämpas. Forskare som arbetar med utmaningen att bygga ontologier från text bygger i huvudsak på det stora antalet metoder som utvecklats inom beräkningslingvistik och bearbetning av naturligt språk. Genom ett omdömesgillt urval av tekniker som sträcker sig från del-av-tal taggning, styckning, och tolkning till klustering och IR-metoder, försöker de ta itu med de tre grundläggande frågor som är involverade i att konstruera ontologier: att koppla samman termer, bygga hierarkier av termer och begrepp, och identifiera och märka ontologiska relationer. Ontologiinlärning är på många sätt en specialisering av grundläggande språkliga ambitioner som automatisk lexikonkonstruktion och semantisk märkning av texter. Redaktörerna börjar volymen med en kort översikt över det ontologi-lärande landskapet och en kort redogörelse för tidningarna i volymen. De presenterar en "ontologi-lärande lagerkaka", tydligt påverkad av Tim Berners-Lees semantiska webblagertårta, som börjar med termer som grunden och fungerar upp genom synonymer, koncept, koncepthierarkier och relationer till regler på toppen. Boken delas sedan in i tre avsnitt som behandlar metoder, utvärdering och ansökningar. I det första kapitlet, "En information teoretisk metod för taxonomi extraktion för ontologi lärande", Pum-Mo Ryu och Key-Sun Choi extrahera taxonomier genom att använda den relativa specificiteten av en term till en domän för att bestämma IS-A relationer. De använder en kombination av intern NP-struktur ("insidesinformation") och syntaktiska modifierare ("utsidan information") för att i informationsteoretiska termer beräkna respektive entropi av olika termer. Deras tillvägagångssätt är intressant i kombinationen av tekniker den använder. Med hjälp av MeSH thesaurus som en guldstandard och Medline abstracts som en corpus, presenterar de siffror som visar upp till 87% precision. Även om deras tillvägagångssätt kan vara i stånd att bekräfta hierarkiska relationer, är det inte uppenbart hur lätt det kan användas för att upptäcka sådana förbindelser.
För närvarande undersöker flera studier användningen av relationsextraktion för ontologiinlärning och population REF.
Ontology Learning from Text : Methods , Evaluation and Applications
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}