Wydobywanie informacji specyficznych dla danej domeny dla adnotacji semantycznej
Głównym problemem z adnotacją semantyczną jest dostępność ontologii dla domeny. Ontologia składa się z koncepcji i relacji. W ontologii pojęcie może być atomowe lub zdefiniowane przez zestaw właściwości. Ten zestaw właściwości klasyfikuje pojęcie z innym pojęciem w ontologii. W niniejszej pracy przedstawiamy podejście, które dotyczy anotacji semantycznej z wykorzystaniem właściwości pojęcia, w porównaniu z obecnie dostępną prostą techniką dopasowania instancji. W tym podejściu dokument jest analizowany w celu identyfikacji tych właściwości przy użyciu ontologii. Jeśli właściwości znalezione w dokumencie zgadzają się z właściwościami jakiegokolwiek pojęcia w ontologii, dokument jest anotowany z tym pojęciem. W ten sposób dokumenty są indeksowane zgodnie z tymi właściwościami. Głównym celem tej pracy jest przedstawienie podejścia do tego, w jaki sposób właściwości te mogą zostać wyodrębnione z dokumentów; zarówno w celu dokonania adnotacji semantycznej, jak i budowania ontologii. Aby osiągnąć ten cel, przedstawiono dwa różne podejścia do ekstrakcji informacji dla Adnotacji semantycznej; mianowicie "Rule Based" i "Dependency Based".
yazar | Zeeshan Ahmed |
---|---|
Tarafından yayınlandı | 7 Ocak 2021 |
Maya Violet 21,6 x 1,9 x 27,9 cm 15,2 x 0,6 x 22,9 cm Philip M. Parker Ph.D 20 Kasım 2020 Vismont Studios 15 x 0,4 x 22 cm 13 Şubat 2020 7 Ocak 2021 1 x 15 x 21 cm 5 Ocak 2017 3 Ocak 2017 21 Ocak 2019 Lina Scatia Prof Philip M. Parker Ph.D. 21,6 x 1,7 x 27,9 cm Kolektif 21,6 x 2 x 27,9 cm
okumak okumak kayıt olmadan
Sürüm ayrıntıları
yazar | Zeeshan Ahmed |
---|---|
isbn 10 | 6202734361 |
isbn 13 | 978-6202734363 |
Yayımcı | Wydawnictwo Nasza Wiedza |
Tarafından yayınlandı Wydobywanie informacji specyficznych dla danej domeny dla adnotacji semantycznej | 7 Ocak 2021 |
En son kitaplar
benzer kitaplar
Zautomatyzowane rozwiązania w zakresie debugowania oprogramowania: Wykrywanie błędów oprogramowania jest jednym z najtrudniejszych problemów w zapewnianiu jakości u producentów oprogramowania.
okumak kayıt olmadan
Machine Learning in Cyber Security: Network Traffic Classification based on Class Weight-based K-NN Classifier (CWK-NN)
okumak kayıt olmadan
Mon journal intime d'ours.: Journal intime, carnet de notes, carnet de dessins, coloriages.
okumak kayıt olmadan
Zautomatyzowane rozwiązania w zakresie debugowania oprogramowania: Wykrywanie błędów oprogramowania jest jednym z najtrudniejszych problemów w zapewnianiu jakości u producentów oprogramowania.
okumak kayıt olmadan
Machine Learning in Cyber Security: Network Traffic Classification based on Class Weight-based K-NN Classifier (CWK-NN)
okumak kayıt olmadan
Mon journal intime d'ours.: Journal intime, carnet de notes, carnet de dessins, coloriages.
okumak kayıt olmadan