The potential of ontologies in supp

The potential of ontologies in supporting knowledge sharing and reuse has attracted wide attention from researchers and practitioners across many disciplines. However, making ontologies operational within the Web and other distributed systems still requires a considerable amount of research and development effort to construct and maintain ontologies. Ontology learning makes unique contributions to the ontology community by offering efficiency and overcoming the bottleneck in discovering the content of ontologies. In this paper, we proposed a learning- oriented model of ontology development, a framework for ontology learning, and taxonomies of ontology learning approaches and techniques. In view of the impact of domain on ontology learning approaches, we also developed a classification scheme of domains. In order to realize the full potential of ontology learning, we presented current challenges and suggested potential solutions.

결과 (한국어) 1:

지식 공유 및 재사용을 지 원하는 온톨로지의 잠재력 많은 분야에 걸쳐 연구자 및 실무자 넓은 관심을 모으고 있다. 그러나, 상당한 연구와 개발 노력을 생성 하 고 온톨로지 유지 필요 여전히 온톨로지 웹 및 다른 분산된 시스템 내에서 운영 하. 온톨로지 학습 효율성을 제공 하 고 발견 하는 온톨로지의 내용에서 병목을 극복 하 여 온톨로지 지역 사회에 독특한 기여를 만든다. 이 문서에는 학습 지향적인된 모델 온톨로지 개발, 프레임 워크 학습, 온톨로지와 온톨로지 접근 및 기법을 학습의 분류에 대 한 제안 우리. 도메인 온톨로지 접근법 학습에 미치는 영향의 관점에서 우리는 또한 도메인의 분류 체계를 개발. 학습 하는 온톨로지의 모든 잠재력을 실현 하기 위해 우리는 현재의 도전과 제안된 잠재적인 솔루션 제시.

결과 (한국어) 2:

지식의 공유와 재사용을 지원하는 온톨로지의 잠재력은 다양한 분야에 걸쳐 연구자와 실무자로부터 폭 넓은 관심을 끌고있다. 그러나, 웹 및 분산 시스템 내의 다른 온톨로지가 작동하게 여전히 온톨로지를 구축하고 유지하기위한 연구 개발 노력이 상당한 양을 필요로한다. 온톨로지 학습 효율을 제공하는 온톨로지의 내용을 발견의 병목 현상을 극복하여 온톨로지 지역 사회에 고유 한 지원을하고 있습니다. 본 논문에서는, 우리는 배움 중심의 온톨로지 개발의 모델, 온톨로지 학습을위한 프레임 워크, 온톨로지 학습 방법과 기술의 분류 체계를 제안했다. 온톨로지 학습 방식 도메인에의 영향의 관점에서, 우리는 또한 도메인 분류 체계를 개발했다. 온톨로지 학습의 잠재력을 실현하기 위해, 우리는 현재의 과제를 제시하고 잠재적 인 솔루션을 제안했다.

결과 (한국어) 3:

잠재적 본체 지식의 공유 및 중용하다 이미 끌려 많은 학과 연구자 및 실천자 폭넓은 관심을.그러나 때문에 본체 조작 네트워크 및 기타 분산 시스템 안에 여전히 필요한 상당한 양의 빌드, 본체 연구 및 개발 보수 작업.본체 공부는 본체 경계 독특한 기여 를 통해 제공 효율, 극복 병목 발견 본체 내용.이 글 에서 우리 하나의 공부 모형을 본체의 발전, 한 가지 실체 공부 틀, 본체 학습 방법 및 기술 분류.이 분야에서 본체 학습 방법 영향을 볼 때, 우리는 아직 개발 하나 도메인 분류 방안.모든 잠재력을 실현할 본체 공부를 위해서 우리가 제출한 현재 직면한 도전 및 제안 가능한 해결책은 있다.