Levels of ontology learning. Accord

Levels of ontology learning. According to the level of details, ontologies are classified into four types: meta-level, reference, shareable, and domain ontologies [115]. Loosely defined, ontologies span the spectrum with formal ontologies at one end and knowledge base at the other end. Some researchers [116] argue that ontologies should be abstract and stay only at the top level, while others think that ontologies are similar to terminological knowledge base (e.g., [117]). In the latter case, ontologies are populated with terms that manifest the concepts, relations, and constraints. Generally, ontology learning can directly benefit creating low-level ontologies. Another decision involved in ontology learning is whether to learn concepts or instances. There are no golden rules to follow in making the distinction. This is largely dependent upon the scope of ontology learning. For example, ‘‘Dell Notebook’’ can be considered as either a subclass or an instance of ‘‘Notebook’’. It is also possible to learn new in stances for prespecified ontology classes and relations [95].

결과 (한국어) 1:

온톨로지 학습의 수준입니다. 세부 정보 수준에 따라 온톨로지 4 개의 종류로 분류 된다: 메타 레벨, 참조, 공유 가능한, 및 도메인 온톨로지 [115]. 느슨하게 정의 된 온톨로지 형식적 온톨로지 한쪽 끝 및 다른 쪽 끝에서 기술 자료와 스펙트럼 스팬. 일부 연구 자들은 [116] 온톨로지 추상 한다 그리고 다른 온톨로지 술어 기술 자료와 비슷합니다 생각 하면서 최상위 수준에 머물 주장 (예를 들어, [117]). 후자의 경우에 온톨로지 개념, 관계 및 제약 조건을 명시 하는 조건으로 채워집니다. 일반적으로, 온톨로지 학습 직접 저수준 온톨로지를 만들고 활용할 수 있습니다. 또 다른 결정 온톨로지 학습에 관련 된 개념 또는 인스턴스 여부입니다. 구별에 따라 골든 규칙이 없습니다. 이것은 크게 존재론 학습의 범위에 의존 합니다. 예를 들어 ' Dell 노트북 ' '노트북 '의 인스턴스 또는 하위 클래스 간주 될 수 있습니다. 그것은 또한 prespecified 온톨로지 클래스와 관계 [95]에 대 한 자세에 새로운 배울 수 있습니다.

결과 (한국어) 2:

온톨로지 학습의 수준. 메타 - 레벨 참조하여, 공유 및 도메인 온톨로지 [115]의 상세 정도에 따라, 온톨로지는 네 가지 유형으로 분류된다. 느슨하게 온톨로지 타단 일단 공식적인 온톨로지 스펙트럼 및 지식베이스에 걸쳐 정의. 다른 사람들이 온톨로지는 용어 지식 기반 유사하다는 것을 생각하면서 일부 연구자 [116], 온톨로지는 추상적하고 최상위 수준 만 유지해야한다고 주장한다 (예를 들면, [117]). 후자의 경우, 온톨로지는 개념, 관계, 제약 조건을 명시 용어로 채워집니다. 일반적으로, 온톨로지 학습은 직접 낮은 수준의 온톨로지를 생성하는 혜택을 누릴 수 있습니다. 온톨로지 학습에 관여하는 또 다른 결정은 개념 또는 인스턴스를 배울 수 있는지 여부입니다. 차이를 만드는 수행 할 황금 규칙은 없습니다. 이 온톨로지 학습의 범위에 따라 크게 좌우된다. 예를 들어, '델 노트북'또는 서브 클래스 ''노트북 '의 인스턴스 중 하나로서 고려 될 수있다. 그것은 미리 지정된 온톨로지 클래스와의 관계 [95]의 입장에서 새로운 학습 할 수있다.

결과 (한국어) 3:

본체 학습 수준.순서에 따라 세부, 본체 나눌 네 가지 종류: 원 급, 참고, 공유 및 분야 본체 [떠올랐다.헤식은 정의, 본체 뛰어넘다 주파수 스펙트럼 및 형식 본체 일단 및 다른 한쪽 끝에는 지식 기반.일부 학자 [116] 생각한다, 본체 마땅히 추상, 머물러 최고 수준비록 어떤 이들은 본체 것은 유사한 전문 지식 베이스 (예: [117]).은 후자 상황에서 본체 것은 조밀하다 조항을 목록 개념, 관계 및 제약 조건.일반적으로 본체 학습 수 직접 상처 효익이 낮은 실체.다른 과 정체 학습 공부 개념 또는 여부를 결정하다.안 황금 법칙, 따라야 할 수 있습니까?이 큰 정도에서 달려있다 본체 학습 범위.예를 들어 "'dell 노트북 '수 보다 한 클래스 혹은 사용하는'notebook".그것 또한 배울 수 있는 새로운 예 미리 정해 본체 종류 및 관계 [95].