Abstrakt. OntoCase är ett ramverk för halvautomatiskt mönsterbaserat ontologibygge. I detta dokument fokuserar vi på bevarande- och återanvändningsfaserna, där en initial ontologi berikas baserat på innehåll ontologidesign mönster (Content ODPs), och särskilt genomförandet och utvärderingen av dessa faser. Tillämpning av ODP-innehåll inom halvautomatisk ontologikonstruktion, dvs. Att lära sig ontologi (OL) är ett nytt tillvägagångssätt. De viktigaste bidragen i detta dokument är metoderna för mönsterrankning, urval och integration, och den efterföljande utvärderingen visar egenskaperna hos ontologier som konstruerats automatiskt baserat på ozonnedbrytande ämnen. Vi visar att det är möjligt att förbättra resultaten av befintliga OL-metoder genom att välja ut och återanvända ODP-innehåll. OntoCase kan införa en allmän toppstruktur i ontologierna, och genom att utnyttja bakgrundskunskap ges ontologin en rikare övergripande struktur.
I samband med ontologiinlärning har designmönster använts i REF.
OntoCase-Automatic Ontology Enrichment Based on Ontology Design Patterns
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}