Ontology learning approaches to provide domain-specific knowledge base

Artykuł - publikacja recenzowana


Tytuł
Ontology learning approaches to provide domain-specific knowledge base
Odpowiedzialność
Agnieszka Konys, Zygmunt Drążek
Twórcy
Sumy twórców
2 autorów
Punktacja publikacji
Osoba Dysc. Pc k m P U Pu Opis
0000-0002-2952-7776 5.6 70 1 2 49,50 0,7071 49,4970 Art., konferencja z listy
Brak ORCID Brak deklaracji dyscypliny
Gł. język publikacji
Angielski (English)
Data publikacji
2020
Objętość
1 (arkuszy wydawniczych), 11 (stron).
Identyfikator DOI
10.1016/j.procs.2020.09.065
Adres URL
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920319608/pdf?md5=cd95e96cad78a1e95debb26c0d80ee28&pid=1-s2.0-S1877050920319608-main.pdf
Adres URL
https://www.sciencedirect.com/journal/procedia-computer-science/vol/176/suppl/C
Uwaga ogólna
Publikacja jest dostępna w wersji Open Access na licencji CC BY-NC-ND license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0).
Uwaga ogólna
Vol 176 posiada tytuł : "Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems: Proceedings of the 24th International Conference KES2020 / Edited by Matteo Cristani, Carlos Toro, Cecilia Zanni-Merk, Robert J. Howlett, Lakhmi C. Jain.
Finansowanie
The project is financed within the framework of the program of the Minister of Science and Higher Education under the name "Regional Excellence Initiative" in the years 2019-2022, 001/RID/2018/19
Cechy publikacji
  • Oryginalny artykuł naukowy
  • Publikacja konferencyjna
  • OpenAccess
Dane OpenAccess
CC_BY_NC_ND - Licencja,
FINAL_PUBLISHED - Wersja tekstu,
OPEN_JOURNAL - Sposób publikacji,
AT_PUBLICATION - Moment udostępnienia,
[brak danych] - Data udostępnienia
Dane konferencji
Słowa kluczowe
Czasopismo
Procedia Computer Science
( eISSN 1877-0509 )
Kraj wydania: Holandia (Netherlands)
Zeszyt: tom 176
Strony: 3324
Pobierz opis jako:
BibTeX, RIS
Data zgłoszenia do bazy Publi
2021-03-14
PBN
Wyświetl
WorkId
26436

Abstrakt

en

Ontology learning techniques are based on extensive basic knowledge, from unstructured data to structured data. Creating an ontology manually is undoubtedly a time consuming process. In addition, manually-curated background knowledge is a scarce resource for many domains. Ontology learning is a relatively new research area that draws from related fields. However, a number of approaches are still rising up and, what is more, they vary and evolve across different aspects. Therefore, the purpose of this article is to provide comprehensive knowledge about selected groups of methods, tools and approaches supporting ontology. Presenting different approaches to learning ontology and including them in one publicly available summary, aims to provide an overview of the most appropriate methods, tools and approaches to building ontologies from various sources. Besides, the proposed solution in this article will expand the already offered ontology of learning methods with additional, more detailed functions. In addition to the domain ontology offered, this is another goal of this article. The correctness of the proposed ontology was verified by the constructed competence questions and implemented using Description Logic query mechanism.

Lista publikacji