I detta dokument presenteras en metod för att integrera externa kunskapskällor som DBpedia och OpenCyc i ett ontologiinlärningssystem som automatiskt föreslår etiketter för okända relationer inom domän ontologier baserade på stora korpora av ostrukturerad text. Metoden extraherar och aggregerar verbvektorer från semantiska relationer identifierade i corpus. Den utgör en kunskapsbas som består av (i) verbcentroider för kända relationer mellan domänbegrepp, (ii) kartläggningar mellan konceptpar och de typer av kända relationer, och (iii) ontologisk kunskap som hämtats från externa källor. Att tillämpa semantisk inferens och validering på denna kunskapsbas ger ett förfinat relationsetikettförslag. I en formell utvärdering jämförs exaktheten och den genomsnittliga rangordningsprecisionen för denna hybridmetod med prestandan hos metoder som enbart bygger på corpus-data och metoder som endast baseras på resonemang och externa datakällor.
Weichselbraun m.fl. Ref presenterade en metod för att förfina relationsetiketter för icke-skattemässiga förbindelser.
Refining Non-Taxonomic Relation Labels with External Structured Data to Support Ontology Learning
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}