Abstract-Text-segmentering (TS) syftar till att dela in lång text i sammanhängande segment som återspeglar textens subtopiska struktur. Det är fördelaktigt för många naturliga språkbearbetningsuppgifter, t.ex. informationsinsamling (IR) och dokumentsammanfattning. De nuvarande metoderna för textsegmentering är likartade eftersom de alla använder ordfrekvensmått för att mäta likheten mellan två textregioner, så att ett dokument är segmenterat baserat på den lexiska sammanhållningen mellan dess ord. Olika NLP-uppgifter rör sig nu mot det semantiska nätet och ontologier, såsom ontologibaserade IR-system, för att fånga de konceptualiseringar som är förknippade med användarens behov och innehåll. Textsegmentering baserad på lexisk sammanhållning mellan ord är därför inte längre tillräcklig för sådana uppgifter. I detta dokument föreslås OntoSeg, en ny metod för textsegmentering baserad på den ontologiska likheten mellan textblock. Den föreslagna metoden använder ontologisk likhet för att utforska begreppsmässiga relationer mellan textsegment och en Hierarkisk Agglomerative Clustering (HAC) algoritm för att representera texten som en trädliknande hierarki som är konceptuellt strukturerad. Den rika strukturen i det skapade trädet tillåter ytterligare segmentering av text på ett linjärt sätt på olika nivåer av granularitet. Den föreslagna metoden utvärderades på ett välkänt dataset, och resultaten visar att användningen av ontologisk likhet i textsegmentering är mycket lovande. Dessutom förstärker vi den föreslagna metoden genom att kombinera ontologisk likhet med lexisk likhet och resultaten visar en förbättring av segmenteringskvaliteten.
REF utnyttjade ontologier för att mäta semantisk likhet mellan textblock.
OntoSeg: a Novel Approach to Text Segmentation using Ontological Similarity
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}