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

Gerhard Wohlgenannt

ISBN 10: 3631606516 / ISBN 13: 9783631606513
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Not Signed; 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 relation. Buchnummer des Verkäufers

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Reseña del editor: 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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Bibliografische Details

Titel: Learning Ontology Relations by Combining ...
Einband: Hardback
Zustand: New

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Wohlgenannt, Gerhard
Verlag: Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
ISBN 10: 3631606516 ISBN 13: 9783631606513
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Gerhard Wohlgenannt
Verlag: Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften (2011)
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Gerhard Wohlgenannt (author)
Verlag: Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften 2011-05-13, Frankfurt a.M. (2011)
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Gerhard Wohlgenannt
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Gerhard Wohlgenannt
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Buchbeschreibung Peter Gmbh Lang Mai 2011, 2011. Buch. Zustand: Neu. Neuware - 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. 222 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783631606513

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Gerhard Wohlgenannt
Verlag: Peter Gmbh Lang Mai 2011 (2011)
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Buchbeschreibung Peter Gmbh Lang Mai 2011, 2011. Buch. Zustand: Neu. Neuware - 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. 221 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783631606513

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Gerhard Wohlgenannt
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ISBN 10: 3631606516 ISBN 13: 9783631606513
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Gerhard Wohlgenannt
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Wohlgenannt, Gerhard
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