Vår forskning fokuserar på flerspråkig förbättring av ontologier som, ofta representerade endast på engelska, behöver översättas till olika språk för att möjliggöra kunskapstillgång över språk. Ontologi översättning är en ganska annorlunda uppgift än den klassiska dokumentöversättning, eftersom ontologier innehåller mycket specifika ordförråd och de saknar kontextuell information. Av dessa skäl, för att förbättra automatiska ontologiska översättningar, fokuserar vi först på att identifiera relevanta entydiga och domänspecifika meningar från en stor uppsättning generiska parallella corpora. Sedan använder vi länkade öppna dataresurser, såsom DBPedia, för att isolera ontologispecifik tvåspråkig lexisk kunskap. I båda fallen utnyttjar vi den semantiska informationen i etiketterna för att välja ut relevanta tvåspråkiga data i syfte att bygga upp ett ontologispecifikt statistiskt maskinöversättningssystem. Vi utvärderar vår strategi för översättning av en medicinsk ontologi, översätta från engelska till tyska. Vårt experiment visar en betydande förbättring av cirka 3 BLEU-poäng jämfört med en generisk och en domänspecifik översättningsmetod.
REF byggde små domänspecifika översättningsmodeller för ontologi översättning från relevanta mening par som identifierades i en parallell corpus baserat på ontologi etiketter som ska översättas.
Knowledge Portability with Semantic Expansion of Ontology Labels
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}