Detta kapitel studerar ontologi matchning: problemet med att hitta semantiska kartläggningar mellan två givna ontologier. Detta problem står i centrum för många ansökningar om informationsbehandling. Praktiskt taget varje tillämpning som innebär flera ontologier måste upprätta semantiska kartläggningar bland dem, för att säkerställa driftskompatibilitet. Exempel på sådana tillämpningar är e-handel, kunskapshantering, e-lärande, informationsutvinning, bioinformatik, webbtjänster och turism (se del D i denna bok om ontologitillämpningar). Trots dess genomträngande, idag ontologi matchning utförs fortfarande till stor del för hand, i en arbetsintensiv och felbenägen process. Den manuella matchningen har nu blivit en viktig flaskhals när det gäller att bygga storskaliga informationssystem. Tillkomsten av tekniker som WWW, XML, och den framväxande Semantic Web kommer att ytterligare bränsle informationsdelning program och förvärra problemet. Därför har utvecklingen av verktyg för att hjälpa till i ontologi matchningsprocessen blivit avgörande för framgången för en mängd olika informationshanteringstillämpningar. Som svar på ovanstående utmaning har vi utvecklat GLUE, ett system som använder inlärningstekniker för att halvautomatiskt skapa semantiska kartläggningar mellan ontologier. Vi börjar kapitlet med att beskriva ett motiverande exempel: ontologimatchning på den semantiska webben. Sedan presenterar vi vår GLUE-lösning. Slutligen beskriver vi en uppsättning experiment på flera verkliga domäner, och visar att GLUE föreslår mycket noggranna semantiska kartläggningar.
För att genomföra ontologi matchning på semantiska webben, det finns några metoder REF som kombinerar djupinlärning tekniker.
Ontology Matching: A Machine Learning Approach
{'venue': 'Handbook on Ontologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}