Learning Ontology Relations by Combining Corpus-Based Techniques and Reasoning on Data from Semantic Web Sources

222 Seiten, Hardcover
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Reihe Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversität Wien
Themen Informatik und Informationstechnologie Unternehmensanwendungen Unternehmenssoftware
ISBN 9783631606513
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 13.05.2011
Größe 21 x 14.8 cm
Verlag Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
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Kurzbeschreibung des Verlags

The manual construction of formal domain conceptualizations (ontologies) is labor-intensive. Ontology learning, by contrast, provides (semi-)automatic ontology generation from input data such as domain text. This thesis proposes a novel approach for learning labels of non-taxonomic ontology relations. It combines corpus-based techniques with reasoning on Semantic Web data. Corpus-based methods apply vector space similarity of verbs co-occurring with labeled and unlabeled relations to calculate relation label suggestions from a set of candidates. A meta ontology in combination with Semantic Web sources such as DBpedia and OpenCyc allows reasoning to improve the suggested labels. An extensive formal evaluation demonstrates the superior accuracy of the presented hybrid approach.

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Reihe Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversität Wien
Themen Informatik und Informationstechnologie Unternehmensanwendungen Unternehmenssoftware
ISBN 9783631606513
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