Концептуализация знаний, необходимых для эффективной обработки текстовой информации, как правило, представляется в виде онтологий. В зависимости от предметной области и решаемых задач, создаются разные виды онтологий: формальные, включающие в себя подробные отношения между концептами и аксиомы; таксономии, представляющие собой иерархически организованные концепты; неформальные онтологии, например интернет-энциклопедии, которые создаются и поддерживаются сообществом пользователей. Создание онтологий вручную – трудоемкий и дорогостоящий процесс, требующий участия экспертов, поэтому за последние годы было разработано множество систем, в той или иной степени автоматизирующих этот процесс.

В докладе предлагается краткий обзор методов автоматического построения и обогащения онтологий, а также рассматривается прототип системы, предназначенной для автоматического обогащения неформальной онтологии на основе коллекции текстовых документов определенной предметной области.

Докладчик: Никита Астраханцев

Материалы:

  1. Н.А. Астраханцев, Д.Ю. Турдаков. “Методы автоматического построение и обогащения неформальных онтологий”. Программирование, Т.39, №1, с. 23-34, 2013.
  2. C. Biemann. Ontology Learning from Text: A Survey of Methods. LDV Forum, vol. 20, pp. 75-93, 2005.
  3. A. Faatz, S. Hörmann, C. Seeberg, and R. Steinmetz, “Conceptual enrichment of ontologies by means of a generic and configurable approach,” in Proceedings of the ESSLLI 2001 Workshop on Semantic Knowledge Acqusition and Categorisation, 2001.
  4. P. Buitelaar, P. Cimiano, and B. Magnini, Ontology Learning from Text: Methods, Evaluation And Applications, ser. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2005.

Презентация с семинара