Vi presenterar ett nytt förhållningssätt till automatiskt förvärv av taxonomier eller koncepthierarkier från en textkorpus. Metoden bygger på Formell Concept Analysis (FCA), en metod som främst används för analys av data, dvs. för att undersöka och behandla uttryckligen angivna uppgifter. Vi följer Harris distributionshypotes och modellerar sammanhanget för en viss term som en vektor som representerar syntaktiska beroenden som automatiskt förvärvas från textkorpus med en språklig parser. På grundval av denna kontextinformation producerar FCA en lattice som vi omvandlar till en speciell typ av partiell ordning som utgör en koncepthierarki. Metoden utvärderas genom att man jämför det resulterande begreppet hierarkier med handgjorda taxonomier för två områden: turism och finansiering. Vi jämför också direkt vårt tillvägagångssätt med hierarkisk agglomerativ klusterbildning samt med Bi-sektion-KMeans som ett exempel på en splittrande klusteralgoritm. Dessutom undersöker vi effekten av att använda olika åtgärder vikta bidraget från varje attribut samt att tillämpa en särskild utjämningsteknik för att hantera data gleshet.
Cimiano m.fl. REF utnyttjade Formell Concept Analysis (FCA) för att förvärva taxonomier från text corpus.
Learning Concept Hierarchies from Text Corpora using Formal Concept Analysis
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 24, pages 305-339, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}