Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Xây dựng bán tự động hệ thống ngữ nghĩa miền cho suy diễn của tác nhân
Tóm tắt
Một trong những yếu tố quan trọng của các công nghệ Web ngữ nghĩa là các luận lý miền và các luận lý này là những cấu trúc quan trọng cho hệ thống đa tác nhân. Web ngữ nghĩa dựa vào các luận lý miền giúp cấu trúc dữ liệu cơ bản, cho phép hiểu biết máy móc sâu sắc và có thể vận chuyển. Việc xây dựng các luận lý miền tốn rất nhiều thời gian và công sức vì chúng có thể được tạo ra một cách thủ công bởi các chuyên gia miền và các kỹ sư tri thức. Để giải quyết những vấn đề này, đã có nhiều nghiên cứu nhằm xây dựng luận lý một cách bán tự động. Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào phần trích xuất quan hệ nhưng vẫn lựa chọn các thuật ngữ một cách thủ công cho luận lý. Những nghiên cứu này gặp phải một số vấn đề. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp hỗn hợp để trích xuất quan hệ từ các tài liệu miền, kết hợp giữa cách tiếp cận quan hệ có tên và quan hệ không có tên. Cách tiếp cận quan hệ có tên của chúng tôi dựa trên mẫu Hearst và hệ thống Snowball. Chúng tôi kết hợp một sơ đồ mẫu tổng quát vào các phương pháp của họ. Trong cách tiếp cận quan hệ không có tên, chúng tôi trích xuất các quan hệ không có tên bằng cách sử dụng quy tắc liên kết và phương pháp phân cụm. Hơn nữa, chúng tôi đề xuất tên quan hệ ứng viên cho các quan hệ không có tên. Chúng tôi đánh giá phương pháp đề xuất của mình bằng cách sử dụng tập tài liệu Ziff do TREC cung cấp.
Từ khóa
#Web ngữ nghĩa #luận lý miền #hệ thống đa tác nhân #trích xuất quan hệ #quy tắc liên kết #phương pháp phân cụmTài liệu tham khảo
Berners-Lee T, Hendler J, Lassila O (2001) The Semantic Web. Sci Am 284(5):34–43
Maedche A, Pekar V, Staab S (2002) Ontology learning part one—on discovering taxonomic relations from the web. In: Web Intelligence, Springer, Berlin
Byrd RJ, Ravin Y (1999) Identifying and extracting relations from text. In: Proceedings of the 4th international conference on applications of natural language to information systems
Hearst MA (1992) Automatic acquisition of hyponyms from large text corpora. In: Proceedings of the 14th international conference on computational Linguistics
Agichtein E, Gravano L (2000) Snowball: extracting relations from large plain-text collections. In: Proceedings of the ACM international conference on digital libraries (DL’00)
Frakes WB, Baeza-Yates R (eds) (1992) Information retrieval: data structures and algorithms. Prentice-Hall, Englewood Cliffs
Kim H, Choi I, Kim M (2004) Refining term weights of documents using term dependencies. In: Proceedings of the 26th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, pp 552–553
Lawrie DJ, Croft WB (2003) Generating hierarchical summaries for web searches. In: Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, pp 457–458
Sanderson M, Croft B (1999) Deriving concept hierarchies from text. In: Proceedings of the 22th annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, pp 206–213
Lawrie D, Croft WB, Rosenberg A (2001) Finding topic words for hierarchical summarization. In: Proceedings of the 24th annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (SIGIR 2001), pp 349–357
Maedche A, Staab S (2000) Semi-automatic engineering of ontologies from text. In: Proceedings of the 12th international conference on Sw engineering and knowledge engineering (SEKE’2000)
Moreira AF, Vieira R, Bordini RH, Hübner JF (2006) Agent-oriented programming with underlying ontological reasoning. In: Proceedings of 3rd international workshop on declarative agent languages and technologies (DALT-05), pp 155–170, vol 3904, Springer
Fuzitaki CN, Moreira ÁF, Vieira R (2010) Ontology reasoning in agent-oriented programming. In: 20th SBIA—Brazilian symposium on artificial intelligence. Lecture notes in computer science, vol 6404, pp 21–30
Lee C, Park S, Lee D, Lee J, Jeong OR, Lee S (2008) A comparison of ontology reasoning systems using query sequences. In: The 2nd international conference on ubiquitous information management and communication, pp 543–546
Cui H, Kan M-Y, Chua T-S (2004) Unsupervised learning of soft patterns for generating definition. In: Proceedings of 13th international world wide web conference
Brill E (1995) Transformation-based error-driven learning and natural language: a case study in part-of-speech tagging. Comput Linguist 21:543–565
Frantzi KT, Ananiadou S, Tsujii J (1998) The C-value/NC-value method of automatic recognition for multi-word terms. Research and advanced technology for digital libraries: second european conference, ECDL’98