論文の概要: The landscape of ontologies in materials science and engineering: A survey and evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06034v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 09:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:51:38.341138
• Title: The landscape of ontologies in materials science and engineering: A survey and evaluation
• Title（参考訳）: 材料科学・工学におけるオントロジーの展望--調査と評価
• Authors: Ebrahim Norouzi, Jörg Waitelonis, Harald Sack,
• Abstract要約: 本稿では,材料科学・工学におけるオントロジーの概要について述べる。 本稿で概説した要件に基づいて,60個の選択された用語を分析し,比較する。 その結果,MSEの強度と弱さに関する貴重な知見が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6472397166280683
• License:
• Abstract: Ontologies are widely used in materials science to describe experiments, processes, material properties, and experimental and computational workflows. Numerous online platforms are available for accessing and sharing ontologies in Materials Science and Engineering (MSE). Additionally, several surveys of these ontologies have been conducted. However, these studies often lack comprehensive analysis and quality control metrics. This paper provides an overview of ontologies used in Materials Science and Engineering to assist domain experts in selecting the most suitable ontology for a given purpose. Sixty selected ontologies are analyzed and compared based on the requirements outlined in this paper. Statistical data on ontology reuse and key metrics are also presented. The evaluation results provide valuable insights into the strengths and weaknesses of the investigated MSE ontologies. This enables domain experts to select suitable ontologies and to incorporate relevant terms from existing resources.
• Abstract（参考訳）: オントロジーは、実験、プロセス、材料特性、実験および計算のワークフローを記述するために、材料科学で広く使われている。 多数のオンラインプラットフォームが、MSE(Material Science and Engineering)のオントロジーにアクセスおよび共有するために利用可能である。 さらに、これらのオントロジーに関するいくつかの調査が行われた。 しかしながら、これらの研究は包括的な分析と品質管理の指標を欠いていることが多い。 本稿では,材料科学・工学におけるオントロジーの概要について述べる。 本論文で概説した要件に基づいて,60個のオントロジを解析,比較した。 オントロジーの再利用と重要な指標に関する統計データも提示する。 評価結果は,MSEオントロジーの強度と弱さに関する貴重な知見を提供する。 これにより、ドメインエキスパートは適切なオントロジーを選択し、既存のリソースから関連する用語を組み込むことができる。

関連論文リスト

• Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
  オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。 1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。 埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:49:19Z)
• Application of Transformers based methods in Electronic Medical Records: A Systematic Literature Review [77.34726150561087]
  本研究は,異なるNLPタスクにおける電子カルテ(EMR)のトランスフォーマーに基づく手法を用いて,最先端技術に関する体系的な文献レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T22:19:42Z)
• Artificial Intelligence in Concrete Materials: A Scientometric View [77.34726150561087]
  本章は, コンクリート材料用AI研究の主目的と知識構造を明らかにすることを目的としている。 まず、1990年から2020年にかけて発行された389の雑誌記事が、ウェブ・オブ・サイエンスから検索された。 キーワード共起分析やドキュメント共起分析などのサイエントメトリックツールを用いて,研究分野の特徴と特徴を定量化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-17T18:24:56Z)
• EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
  本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。 DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:47:03Z)
• Computer Vision Methods for the Microstructural Analysis of Materials: The State-of-the-art and Future Perspectives [0.4595477728342621]
  本稿では, マルチスケール画像解析に応用された最先端CNN技術について概説する。 材料科学研究へのこれらの手法の適用に関する主な課題を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T15:27:47Z)
• Healthcare Knowledge Graph Construction: State-of-the-art, open issues, and opportunities [5.652978777706895]
  本論文は、包括的分類法とKG構築に関する鳥の視線を初めて提示するものである。 様々な医療状況に関する学術研究から引き出された最先端技術について、徹底的に検討する。 文献におけるいくつかの研究成果と既存の課題が報告され、議論されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T09:19:01Z)
• Human-in-the-Loop Disinformation Detection: Stance, Sentiment, or Something Else? [93.91375268580806]
  政治とパンデミックは、機械学習対応の偽ニュース検出アルゴリズムの開発に十分な動機を与えている。 既存の文献は、主に完全自動化されたケースに焦点を当てているが、その結果得られた技術は、軍事応用に必要な様々なトピック、ソース、時間スケールに関する偽情報を確実に検出することはできない。 既に利用可能なアナリストを人間のループとして活用することにより、感情分析、アスペクトベースの感情分析、姿勢検出といった標準的な機械学習技術は、部分的に自動化された偽情報検出システムに使用するためのもっとも有効な方法となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T13:30:34Z)
• Ontology-based Feature Selection: A Survey [0.6767885381740952]
  調査の目的は、テキスト、画像、データベース、専門知識からの知識抽出の重要な側面に関する洞察を提供することである。 提示された例は、医療、観光、機械工学、土木工学など、さまざまなアプリケーションドメインにまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T19:03:31Z)
• The CSO Classifier: Ontology-Driven Detection of Research Topics in Scholarly Articles [0.0]
  コンピュータサイエンスオントロジー(CSO)に基づく研究論文の自動分類のための新しい教師なしアプローチを紹介します。 CSOは、研究論文(タイトル、抽象、キーワード)に関連するメタデータを入力として取り、オントロジーから引き出された研究概念の選択を返します。 このアプローチは、手作業による注釈付き記事のゴールドスタンダードで評価され、代替方法よりも大幅に改善されました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T09:02:32Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。