Även om IT-gemenskapen vida erkänner nyttan av domän ontologier, särskilt när det gäller den semantiska webben, 1,2 måste vi övervinna flera hinder innan de blir praktiska och användbara verktyg. Hittills har bara ett fåtal specifika forskningsmiljöer ontologier. "Vad är en ontologi?" sidebar på sidan 24 ger en definition och viss bakgrund.) Många i beräkningslingvistiken forskarvärlden använder WordNet, 3 men storskaliga IT-applikationer baserade på det kräver tung anpassning. Således är en kritisk fråga ontologi konstruktionidentifiera, definiera och skriva in begreppsdefinitioner. På stora, komplexa tillämpningsområden kan denna uppgift vara lång, kostsam och kontroversiell, eftersom människor kan ha olika åsikter om samma koncept. Två huvudsakliga strategier stöder storskaligt ontologibygge. Den första underlättar manuell ontologiteknik genom att tillhandahålla verktyg för bearbetning av naturligt språk, inklusive redaktörer, konsekventa kontroller, medlare för att stödja delade beslut och importverktyg för ontologi. Den andra metoden bygger på maskininlärning och automatiserad språkbehandlingsteknik för att extrahera begrepp och ontologiska relationer från strukturerade och ostrukturerade data såsom databaser och text. Få system utnyttjar båda tillvägagångssätten. Den första metoden dominerar i de flesta utvecklingsverktyg som Kaon, Protégé, Chimaera och WebOnto, men vissa system också implementerar maskininlärning tekniker. 1 Vårt OntoLearn system är en infrastruktur för automatiserad ontologi lärande från domän text. Det är det enda systemet, såvitt vi vet, som använder sig av naturliga språkbehandlings- och maskininlärningsmetoder, och som är en del av en mer allmän ontologiingenjörsarkitektur. 4,5 Här beskriver vi systemet och ett experiment där vi använde en maskinlärd turism ontologi för att automatiskt översätta flerordstermer från engelska till italienska. Metoden kan tillämpas på andra domäner utan manuell anpassning. Figur 1 visar arkitekturens element. Med hjälp av Ariosto språkprocessor, 6 OntoLearn extraherar terminologi från en corpus av domän text, såsom specialiserade webbplatser och lager eller dokument som utbyts bland medlemmar i en virtuell gemenskap. Det filtrerar sedan terminologin med hjälp av naturligt språk bearbetning och statistiska tekniker som utför jämförande analys över olika områden, eller kontrasterande corpora. Därefter använder vi WordNet och SemCor 3 lexiska kunskapsbaser för att semantiskt tolka termerna. Vi relaterar sedan begrepp enligt taxonomisk (typ av) och andra semantiska relationer, skapa en domän koncept skog. Vi använder WordNet och vår regelbaserade induktiva inlärningsmetod för att extrahera sådana relationer. Slutligen, OntoLearn integrerar domänbegreppet skog med WordNet för att skapa en beskärd och specialiserad syn på domän ontologi. Vi använder sedan ontologiredigering, validering och hanteringsverktyg 4,5
Navigli och al. I REF föreslogs OntoLearn-systemet för automatisk ontologiinlärning från domäntext.
Ontology Learning and its Application to Automated Terminology Translation
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}