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Discovery of Lexical Entries for Non-taxonomic Relations in Ontology Learning

机译:本体学习中非分类关系词汇条目的发现

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摘要

Ontology learning from texts has recently been proposed as a new technology helping ontology designers in the modelling process. Discovery of non-taxonomic relations is understood as the least tackled problem therein. We propose a technique for extraction of lexical entries that may give cue in assigning semantic labels to otherwise 'anonymous' relations. The technique has been implemented as extension to the existing Text-to-Onto tool, and tested on a collection of texts describing worldwide geographic locations from a tour-planning viewpoint.
机译:最近提出了从文本中学习本体作为一种新技术,可以帮助本体设计人员进行建模。非分类关系的发现被认为是其中最少解决的问题。我们提出了一种提取词法条目的技术,该技术可以在将语义标签分配给其他“匿名”关系时提供提示。该技术已实现为现有“文本到文本”工具的扩展,并已在从旅行计划角度描述全球地理位置的一系列文本中进行了测试。

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