Automatic Learning of Ontologies for the Semantic Web: experiment lexical learning
Automatic Learning of Ontologies for the Semantic Web: experiment lexical learning
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Resumen Este artículo propone el diseño de un sistema para el aprendizaje automático de ontologías e información léxica (System for Automatic Learning of Ontologies and Lexical Information - SALOX) para un Marco Ontológico Dinámico Semántico para la Web Semántica (Dynamic Semantic Ontological Framework for the Semantic Web – DSOFSW). DSOFSW interpreta consultas en lenguaje natural (español) para la Web, y está compuesta por cinco partes: una ontología lingüística para la gramática del español, un lexicón para la información léxica, una base de datos de hechos sobre el sistema de experiencias, una ontología de tareas para los procesos de análisis lingüísticos, y una ontología interpretativa para el contexto. SALOX integra varios métodos, enfoques y técnicas para la extracción de información, descubrimiento y actualización (pragmática (perfil de usuario, conocimiento de contexto), información léxica y de lingüística semántica, etc.) con el fin de actualizar el conocimiento usado para DSOFSW. SALOX tiene un componente que mapea las fuentes de aprendizaje con los métodos de aprendizaje, y otro que actualiza la ontología lingüística y el lexicón del DSOFSW. Específicamente, en este artículo presentamos el diseño de la unidad de aprendizaje de información léxica. Palabras clave: Procesamiento de lenguaje natural, semántica ontológica, aprendizaje de máquina, aprendizaje ontológico, web semántica.
Abstract
This paper proposes the design of a System for Automatic Learning of Ontologies and Lexical Information (SALOX) for the Dynamic Semantic Ontological Framework for the Semantic Web (DSOFSW). DSOFSW interprets query in natural language (Spanish) to the web, and is composed by five parts; a linguistic ontology for the grammar of Spanish, a lexicon for the lexical information, a database of facts about the system experiences, a task ontology for the linguistic analysis process, and an interpretative ontology of the context. SALOX integrates several methods, approaches and techniques for information extraction, discovery and actualization (pragmatic (user profile, context knowledge), lexical and semantic linguistic information, etc.) in order to update the knowledge used for DSOFSW. SALOX has a component to map the sources of learning with the learning methods, and another to update the linguistic ontology and the lexicon of the DSOFSW. Specifically, in this paper we present the design of the learning unit of lexical information.
Keywords: Natural language processing, ontological semantic, machine learning, ontological leaning, semantic web.
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Staab, S., Studer, R.: Handbook on Ontologies, International Handbooks on Infor-mation Systems. p. 617. Berlin Springer (2005)
Lin, H. K., Harding J. A.: A manufacturing system engineering ontology model on the semantic web for inter-enterprise collaboration, Computers in Industry, v.58 n.5, pp.428-437 (2007)
Wong, W.: Learning Lightweight Ontologies from Text across Different Domains us-ing the Web as Background Knowledge. Doctor of hilosophy thesis, University of Western Australia (2009)
Amal, Z., Dragan G., Marek H.: Towards open ontology learning and filtering, Information Systems, v.36 n.7, pp.1064-1081. (2011)
Zhou, L.: Ontology learning: State-ofthe-art and open issues. Information Technolo-gy and Management, 8(3), pp. 241–252. (2007)
Rodriguez T, Aguilar J, Puerto E.: Dynamic Semantics Ontological Framework for Web Semantics, 9th WSEAS Int.Conf. On Computational Intelligence, Man-Machine Systems and Cybernetics (CIMMACS ’10), Mérida-Venezuela. pp. 91-98. (2010)
Rodriguez, T. Aguilar J.: Task Ontology for Lexical–Morphological Analysis of Dy-namic Semantic Ontological Framework for the Semantic Web. Conferencia Latino-americana en Informática (CLEI)’2011. Quito-Ecuador. (2011)