I många kunskapsintensiva tillämpningar är det nödvändigt att ha omfattande domänspecifika kunskaper utöver generella kunskapsbaser. I detta dokument presenteras en metod för att upptäcka domänspecifika begrepp och relationer i ett försök att utöka WordNet. Metoden testades på fem frökoncept som valts ut från det finansiella området: ränta, aktiemarknad, inflation, ekonomisk tillväxt och sysselsättning. Kunskapsförvärv Behovet av kunskap Kunskapen är oändlig och oavsett hur stor kunskapsbasen är, är det inte möjligt att lagra alla begrepp och procedurer för alla domäner. Även om det vore möjligt är kunskapen generativ och det finns inga garantier för att ett system kommer att ha den senaste informationen hela tiden. Och ändå, om vi ska kunna bygga gemensamma kunskapsbearbetningssystem i framtiden, är det nödvändigt att ha allmän och domänspecifik kunskap som är aktuell. Vår oförmåga att bygga stora kunskapsbaser utan stora ansträngningar har hindrat många ANLP-utvecklingar. De mest framgångsrika nuvarande information Extraction system förlitar sig på handkodade språkliga regler som representerar lexico-syntactic mönster som kan matcha naturliga språk uttryck av händelser. Eftersom reglerna är handkodade är det svårt att portera system över olika domäner. Frågesvar, slutsatser, sammanfattningar och andra tillämpningar kan dra nytta av stora språkliga kunskapsbaser. Grundidén En möjlig lösning på problemet med snabb utveckling av flexibla kunskapsbaser är att utforma ett automatiskt kunskapsinhämtningssystem som extraherar kunskap ur texter i syfte att slå samman den med en kärnbaserad ontologisk kunskapsbas. Försöket att skapa en kunskapsbas manuellt är tidskrävande och felbenäget, även för små applikationsområden, och vi anser att automatisk kunskapsinhämtning och klassificering är den enda hållbara lösningen för storskaliga, kunskapsintensiva tillämpningar. I detta dokument presenteras en interaktiv metod som förvärvar nya begrepp och kopplingar i samband med användarvalda utsädeskoncept och lägger till dem till WordNets språkliga kunskapsstruktur (Fellbaum 1998). Källorna till de nya kunskaperna är texter som förvärvats från Internet eller andra corpora. För närvarande fungerar vårt system i ett halvautomatiskt läge, i den meningen att det förvärvar begrepp och relationer automatiskt, men deras validering görs av användaren. Vi anser att domänkunskap inte bör förvärvas i ett vakuum; den bör utvidga en befintlig ontologi med en skelettstruktur som bygger på konsekventa och godtagbara principer. Den metod som presenteras i detta papper är tillämplig på alla maskinläsbara ordbok. Vi valde dock WordNet eftersom det är fritt tillgängligt och används i stor utsträckning. Detta arbete inspirerades delvis av Marti Hearst's paper (Hearst 1998) där hon upptäcker manuellt lexicosyntaktiska mönster för HYPERNYMY relationen i WordNet. Mycket av arbetet med mönsterextraktion från texter gjordes för att förbättra prestandan hos informationsextraktionssystem. Forskning på detta område gjordes av (Kim och Moldavien 1995) (Riloff 1996), (Soderland 1997) med flera. MindNet (Richardson 1998) projektet på Microsoft är ett försök att omvandla Longman Dictionary of Contemporary English (LDOCE) till en form av kunskapsbas för textbehandling. Woods studerade länge kunskapsrepresentation och klassificering (Woods 1991), och på senare tid försöker automatisera konstruktionen av taxonomier genom att extrahera begrepp direkt från texter (Woods 1997). Därefter presenteras KAT-systemet Knowledge Acquisition from Text (KAT). Den består av fyra delar: 1) upptäckt av nya begrepp, 2) upptäckt av nya lexiska mönster, 3) upptäckt av nya relationer som återspeglas av de lexiska mönster, och 4) klassificering och integrering av den kunskap som upptäckts med en WordNet-liknande kunskapsbas. I enlighet med artikel 268 i förordning (EU) nr 1308/2013 ska medlemsstaterna se till att bestämmelserna i förordning (EU) nr 1308/2013 tillämpas från och med den 1 januari 2017 till och med den 31 december 2018.
Liknande är också det arbete som utförs av moldaviska REF som tar itu med problemet med att bygga rikare modeller av människors intressen genom att förlita sig på kunskap som hämtas från användaren och taxonomisk representation av datortermer.
Domain-Specific Knowledge Acquisition From Text
{'venue': 'Applied Natural Language Processing Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}