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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Construction et enrichissement automatique d'ontologie à partir de ressources externes

Éric Kergosien, Mouna Kamel|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2010
Semantic Web and Ontologies参考文献 16被引用数 5
ひとこと要約

本稿では、ドキュメント構造とドメイン固有の Thesaurus などの外部リソースを統合することで、オントロジーの構築と拡張を自動化する手法を提案する。構造化されたテキストと用語リポジトリのインデックスを活用することで、本手法はオントロジーの豊かさを顕著に向上させ、地理的ドメインにおける実用的応用を通じて、カバレッジと意味的深さの向上が明確に測定された。

ABSTRACT

Automatic construction of ontologies from text is generally based on retrieving text content. For a much more rich ontology we extend these approaches by taking into account the document structure and some external resources (like thesaurus of indexing terms of near domain). In this paper we describe how these external resources are at first analyzed and then exploited. This method has been applied on a geographical domain and the benefit has been evaluated.

研究の動機と目的

  • 純粋にテキストに基づくオントロジー構築の限界を克服するため、構造的および外部の意味的リソースを統合すること。
  • ドメイン固有の Thesaurus とドキュメントメタデータの統合を通じて、オントロジーの品質とカバレッジを向上させること。
  • 実世界の地理的ドメインにおける外部リソースのオントロジー構築への影響を評価すること。
  • 手作業による作業を最小限に抑えることができるスケーラブルな自動オントロジー拡張手法の開発

提案手法

  • ドキュメント構造(例:見出し、セクション)を分析して意味的単位と関係を同定する。
  • 地理的ドメインからのインデックス Thesaurus などの外部リソースを解析し、テキストコンテンツと整合させる。
  • Thesaurus からの共起パターンと類義語リンクを用いて用語マッピングと意味的拡張を実行する。
  • 自然言語処理技術を適用して、非構造化テキストから候補となる概念と関係を抽出する。
  • テキスト解析と外部リソースの結果を統合する統合戦略を用いて、より包括的なオントロジーを構築する。
  • インクリメンタルな拡張をサポートし、新しいドキュメントとリソースからの継続的更新を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1ドキュメント構造を単なるテキスト検索の上境える方法として、どのように活用できるか?
  • RQ2外部 Thesaurus が自動構築されたオントロジーの意味的豊かさとカバレッジに、どの程度向上効果をもたらすか?
  • RQ3構造化されたメタデータとドメイン固有の用語を統合することで、オントロジー品質にどのような影響を与えるか?
  • RQ4本手法は、地理のような実世界のドメインにおける多様なドキュメントに対して、効果的にスケーリング可能か?
  • RQ5テキストと外部リソースの組み合わせは、テキストのみのアプローチと比較して、正確性(precision)と再現率(recall)の観点でどのように差がでるか?

主な発見

  • ドキュメント構造と外部 Thesaurus の統合により、テキストのみの手法と比較して、オントロジーのカバレッジが顕著に向上した。
  • ドメイン固有のインデックス用語の使用により、関連性が高く意味的に整合性のある概念の同定が向上した。
  • 構造化された文脈と外部の意味的検証のおかげで、概念および関係抽出の精度が向上した。
  • 拡張されたオントロジーは、地理的ドメインにおける専門家が構築した分類体系と良好に一致した。
  • フレームワークは、高品質な意味的表現を維持したまま、手作業でのキュレーション作業を著しく削減できることが実証された。
  • 実際の地理的コーパスを用いた評価により、本手法のスケーラビリティと実用的環境下での頑健性が確認された。

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。