論文の概要: Learning Description Logic Ontologies. Five Approaches. Where Do They Stand?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01193v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 18:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 05:56:28.817850
• Title: Learning Description Logic Ontologies. Five Approaches. Where Do They Stand?
• Title（参考訳）: 記述論理オントロジーを学ぶ。 5つのアプローチ。 どこに立つのか?
• Authors: Ana Ozaki
• Abstract要約: 我々は、記述論理(DL)の作成のために提案された機械学習とデータマイニングのアプローチを強調した。 これらは関連ルールマイニング、形式的概念分析、帰納的論理プログラミング、計算学習理論、ニューラルネットワークに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.650545418986058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quest for acquiring a formal representation of the knowledge of a domain of interest has attracted researchers with various backgrounds into a diverse field called ontology learning. We highlight classical machine learning and data mining approaches that have been proposed for (semi-)automating the creation of description logic (DL) ontologies. These are based on association rule mining, formal concept analysis, inductive logic programming, computational learning theory, and neural networks. We provide an overview of each approach and how it has been adapted for dealing with DL ontologies. Finally, we discuss the benefits and limitations of each of them for learning DL ontologies.
• Abstract（参考訳）: 興味のある分野の知識を形式的に表現するための探求は、様々な背景を持つ研究者をオントロジー学習と呼ばれる様々な分野に惹きつけている。 我々は、記述論理(DL)オントロジーの作成を自動化するために提案された古典的な機械学習とデータマイニングのアプローチを強調した。 これらは関連ルールマイニング、形式的概念分析、帰納的論理プログラミング、計算学習理論、ニューラルネットワークに基づいている。 本稿では,それぞれのアプローチの概要と,DLオントロジーの扱い方について概説する。 最後に、DLオントロジーの学習におけるそれぞれの利点と限界について論じる。

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