論文の概要: Expressiveness and machine processability of Knowledge Organization
Systems (KOS): An analysis of concepts and relations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05258v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 12:35:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 13:27:33.254094
- Title: Expressiveness and machine processability of Knowledge Organization
Systems (KOS): An analysis of concepts and relations
- Title（参考訳）: 知識組織システム(KOS)の表現性と機械処理性:概念と関係の分析
- Authors: Manolis Peponakis, Anna Mastora, Sarantos Kapidakis, Martin Doerr
- Abstract要約: 各知識組織システムの表現性と機械処理性の両方の可能性は、その構造規則によって広範囲に規制されている。
オントロジーは多種多様な関係を明示的に定義し、その性質上機械処理可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study considers the expressiveness (that is the expressive power or
expressivity) of different types of Knowledge Organization Systems (KOS) and
discusses its potential to be machine-processable in the context of the
Semantic Web. For this purpose, the theoretical foundations of KOS are reviewed
based on conceptualizations introduced by the Functional Requirements for
Subject Authority Data (FRSAD) and the Simple Knowledge Organization System
(SKOS); natural language processing techniques are also implemented. Applying a
comparative analysis, the dataset comprises a thesaurus (Eurovoc), a subject
headings system (LCSH) and a classification scheme (DDC). These are compared
with an ontology (CIDOC-CRM) by focusing on how they define and handle concepts
and relations. It was observed that LCSH and DDC focus on the formalism of
character strings (nomens) rather than on the modelling of semantics; their
definition of what constitutes a concept is quite fuzzy, and they comprise a
large number of complex concepts. By contrast, thesauri have a coherent
definition of what constitutes a concept, and apply a systematic approach to
the modelling of relations. Ontologies explicitly define diverse types of
relations, and are by their nature machine-processable. The paper concludes
that the potential of both the expressiveness and machine processability of
each KOS is extensively regulated by its structural rules. It is harder to
represent subject headings and classification schemes as semantic networks with
nodes and arcs, while thesauri are more suitable for such a representation. In
addition, a paradigm shift is revealed which focuses on the modelling of
relations between concepts, rather than the concepts themselves.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,異なるタイプの知識組織システム(KOS)の表現性(表現力または表現力)を考察し,セマンティックウェブの文脈で機械処理可能である可能性について考察する。
この目的のために、KOSの理論的基礎は、Functional Requirements for Subject Authority Data(FRSAD)とSimple Knowledge Organization System(SKOS)によって導入された概念化に基づいてレビューされ、自然言語処理技術も実装されている。
比較分析を適用したデータセットは、シソーラス(Eurovoc)、主観誘導システム(LCSH)、分類スキーム(DDC)から構成される。
これらは概念と関係をどのように定義し扱うかに焦点を当てたオントロジー(CIDOC-CRM)と比較される。
lcsh と ddc は、意味論のモデリングよりも文字列(名詞)の形式化に焦点を当てているのが観察された。
対照的に、thesauriは概念を構成するものに関する一貫性のある定義を持ち、関係のモデリングに体系的なアプローチを適用する。
オントロジーは多種多様な関係を明示的に定義し、その性質上機械処理可能である。
本稿は,各KOSの表現性および機械処理性の両方のポテンシャルが,その構造規則により広範囲に規制されていることを結論付けている。
対象の見出しや分類スキームをノードや弧のセマンティックネットワークとして表現することは困難であり、その表現にシサウリの方が適している。
さらに、概念そのものではなく、概念間の関係のモデル化に焦点を当てたパラダイムシフトが明らかにされる。
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