Lexiska ontologier och semantiska lexikon är viktiga resurser i behandling av naturligt språk. De används i olika uppgifter och applikationer, särskilt där semantisk bearbetning utvecklas såsom frågesvar, maskinöversättning, textförståelse, informationshämtning och utdrag, innehållshantering, textsammanfattning, kunskapsinhämtning och semantiska sökmotorer. Även om det finns ett antal semantiska lexikon för engelska och vissa andra språk, saknar persiska en sådan komplett resurs att användas i NLP verk. I denna uppsats introducerar vi ett pågående projekt om att utveckla en lexikal ontologi för persiska kallas FarsNet. Vi utnyttjade en hybrid halvautomatisk metod för att förvärva lexisk och konceptuell kunskap från resurser som WordNet, tvåspråkiga ordböcker, enspråkig korpora och morfosyntaktiska och semantiska mallar. FarsNet är en ontologi vars element är lexikaliserade på persiska. Det ger kopplingar mellan olika typer av ord (cross POS relations) och även mellan ord och deras motsvarande begrepp i andra ontologier (cross ontologies relations). FarsNet aggregatar kraften i WordNet på substantiv, kraften i FrameNet på verb och det stora utbudet av konceptuella relationer från ontologi gemenskapen
I REF har en semiautomatisk metod använts för att utveckla en lexikal ontologi som kallas FarsNet för persiskt språk.
Towards Semi Automatic Construction of a Lexical Ontology for Persian
{'venue': 'LREC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}