Incremental ontology learning. As d

Incremental ontology learning. As domain knowledge evolves over time, ontologies need periodic updates, which may become the central task of ontology maintenance. It would be more effective to reuse existing ontologies instead of re-learning the entire ontology from scratch, especially as domain ontologies proliferate. An incremental learning approach [114] that can accommodate new changes by updating existing ontologies incrementally seems very attractive.

결과 (한국어) 1:

증분 온톨로지 학습입니다. 도메인 지식 시간이 지남에 진화, 온톨로지 온톨로지 유지 보수의 중앙 작업을 될 수 있는 정기적인 업데이트 필요 합니다. 그것은 특히 도메인 온톨로지 격 증로 서 다시 처음부터 전체 온톨로지를 학습 하는 대신 기존 온톨로지를 다시 사용 하려면 더 효과적일 것 이라고. 기존 온톨로지를 점진적으로 업데이트 하 여 새로운 변화를 수용할 수 있는 증분 학습 방법은 [114]는 매우 매력적인 것 같다.

결과 (한국어) 2:

증분 온톨로지 학습. 도메인 지식은 시간이 지남에 따라 발전함에 따라, 온톨로지는 온톨로지 유지 보수의 중심 과제가있다 주기적으로 업데이트를해야합니다. 이 도메인 온톨로지가 증식 특히, 기존의 온톨로지 대신 처음부터 전체 온톨로지를 다시 학습을 재사용하는 것이 더 효과적 일 것입니다. 기존의 온톨로지를 업데이트하여 새로운 변화를 수용 할 수있는 증분 학습 방법 [114] 점진적으로 매우 매력적인 것 같다.

결과 (한국어) 3:

본체 증분 공부하다.이 분야의 지식을 본체 발전 시간이 지나면서 더 정기 업데이트, 말이 본체 수리 되었다.이 는 더 효과적으로 이용하고 기존 본체 아니라 처음부터 다시 공부할 전체 본체 분야 본체, 특히 증식.증분 학습 방법 [114] 적응할 수 새로운 변화가 점점 업데이트 기존 본체 마치 매우 인기가 있다.