Learning definitions. In view of the semantic ambiguity in interpreting a concept, the definition can play a part in enriching ontological concepts and facilitating consistent interpretation and application of ontologies. Definition learning may take on various forms: identifying and extracting new definitions, selecting from alternative definitions, and compiling definitions from pieces of information. Heuristic indicators and/or patterns such as is defined as and is referred to as have been applied in learning definitions (e.g., [96]). Moreover, the large body of literature on word sense disambiguation [75, 97–102] is conducive to selecting among alternative definitions. There have been some encouraging results on interpreting new concepts based on the definitions of component words from existing resources [28] and in learning definitions through relations [103]. Nonetheless, the effectiveness of the above approaches needs to be evaluated formally.
정의를 학습. 개념을 해석하는 의미의 모호성의 관점에서, 정의 론적 개념을 풍부하고 일관된 해석 온톨로지의 애플리케이션을 촉진시키는 역할을 할 수있다. 정의 학습은 다양한 형태에 걸릴 수 있습니다 확인하고 새로운 정의를 추출, 다른 정의에서 선택 및 정보의 조각에서 정의를 컴파일. 로 정의 학습 정의에 적용된이라 같은 휴리스틱 지표 및 / 또는 패턴 (예를 들면, [96]). 또한, 단어 의미의 모호성에 문학의 큰 몸 [75, 97-102]는 다른 정의 사이에서 선택에 도움이되는 것입니다. 관계 [103]을 통해 기존의 자원 [28]에서 구성 요소 단어의 정의를 기반으로 새로운 개념의 해석에 학습 정의에서 고무적인 결과가 있었다. 그럼에도 불구하고, 상기 접근 방법의 효과는 공식적으로 평가 될 필요가있다.
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