論文の概要: An Automatic Ontology Generation Framework with An Organizational Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05910v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 18:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-22 10:15:39.888765
• Title: An Automatic Ontology Generation Framework with An Organizational Perspective
• Title（参考訳）: 組織的視点を用いたオントロジー自動生成フレームワーク
• Authors: Samaa Elnagar, Victoria Yoon and Manoj A.Thomas
• Abstract要約: 本研究の目的は、非構造化テキストコーパスを形式的に一貫したドメインに変換する新しいドメイン非依存の自動生成フレームワークを開発することである。 提案するフレームワークのパワーは、自動生成する動的機能とKGと品質機能を統合することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ontologies have been known for their semantic representation of knowledge. ontologies cannot automatically evolve to reflect updates that occur in respective domains. To address this limitation, researchers have called for automatic ontology generation from unstructured text corpus. Unfortunately, systems that aim to generate ontologies from unstructured text corpus are domain-specific and require manual intervention. In addition, they suffer from uncertainty in creating concept linkages and difficulty in finding axioms for the same concept. Knowledge Graphs (KGs) has emerged as a powerful model for the dynamic representation of knowledge. However, KGs have many quality limitations and need extensive refinement. This research aims to develop a novel domain-independent automatic ontology generation framework that converts unstructured text corpus into domain consistent ontological form. The framework generates KGs from unstructured text corpus as well as refine and correct them to be consistent with domain ontologies. The power of the proposed automatically generated ontology is that it integrates the dynamic features of KGs and the quality features of ontologies.
• Abstract（参考訳）: オントロジーは知識の意味的な表現で知られている。 オントロジは自動的に進化せず、各ドメインで起こる更新を反映する。 この制限に対処するため、研究者たちは非構造化テキストコーパスから自動オントロジー生成を要求した。 残念なことに、構造化されていないテキストコーパスからオントロジーを生成するシステムはドメイン固有であり、手動で介入する必要がある。 さらに、概念連鎖の生成の不確実性と、同じ概念の公理を見つけるのが困難である。 知識グラフ(kgs)は、知識の動的表現の強力なモデルとして登場した。 しかし、KGには多くの品質制限があり、大幅な改良が必要である。 本研究の目的は、非構造化テキストコーパスをドメイン一貫したオントロジ形式に変換する新しいドメイン非依存自動オントロジ生成フレームワークを開発することである。 このフレームワークは、非構造化テキストコーパスからkgを生成し、ドメインオントロジーと整合するように改善および修正する。 自動生成オントロジーのパワーは、kgの動的特徴とオントロジーの品質特徴を統合することである。

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