論文の概要: InBiodiv-O: An Ontology for Indian Biodiversity Knowledge Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09372v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 21:07:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-25 12:57:07.841724
- Title: InBiodiv-O: An Ontology for Indian Biodiversity Knowledge Management
- Title（参考訳）: インド生物多様性知識管理のためのオントロジーInBiodiv-O
- Authors: Archana Patel, Sarika Jain, Narayan C. Debnath, Vishal Lama
- Abstract要約: オントロジーは、生物多様性領域で広く使われている(単に機械処理可能ではなく)最もリッチな機械解釈と明示的な意味論を提供する。
本論文の目的は,提案手法に基づいて,インドにおける生物多様性情報のすべての項を意味的にエンコードするオントロジーを開発することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3381749415517021
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To present the biodiversity information, a semantic model is required that
connects all kinds of data about living creatures and their habitats. The model
must be able to encode human knowledge for machines to be understood. Ontology
offers the richest machine-interpretable (rather than just machine-processable)
and explicit semantics that are being extensively used in the biodiversity
domain. Various ontologies are developed for the biodiversity domain however a
review of the current landscape shows that these ontologies are not capable to
define the Indian biodiversity information though India is one of the
megadiverse countries. To semantically analyze the Indian biodiversity
information, it is crucial to build an ontology that describes all the
essential terms of this domain from the unstructured format of the data
available on the web. Since, the curation of the ontologies heavily depends on
the domain where these are implemented hence there is no ideal methodology is
defined yet to be ready for universal use. The aim of this article is to
develop an ontology that semantically encodes all the terms of Indian
biodiversity information in all its dimensions based on the proposed
methodology. The comprehensive evaluation of the proposed ontology depicts that
ontology is well built in the specified domain.
- Abstract（参考訳）: 生物多様性情報を提示するには,生物とその生息地に関するあらゆる種類のデータを接続する意味モデルが必要である。
モデルは、マシンを理解するための人間の知識をエンコードできなければならない。
オントロジーは、生物多様性領域で広く使われている(単に機械処理可能ではなく)最もリッチな機械解釈と明示的な意味論を提供する。
生物多様性領域のための様々なオントロジーが開発されているが、現在の展望を概観すると、インドは多国籍国の一つであるにもかかわらず、これらのオントロジーはインド生物多様性情報を定義することができない。
インドの生物多様性情報を意味的に分析するには、webで利用可能な非構造化フォーマットから、このドメインの本質的な用語をすべて記述したオントロジーを構築することが不可欠である。
ゆえに、オントロジーのキュレーションはこれらが実装されている領域に大きく依存するため、普遍的利用の準備が整っていない理想的な方法論は定義されていない。
本論文の目的は,提案手法に基づいて,インドにおける生物多様性情報のすべての項を意味的にエンコードするオントロジーを開発することである。
提案するオントロジーの包括的評価は、オントロジーが特定の領域によく構築されていることを示している。
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