Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/182876 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2011
Schriftenreihe/Nr.: 
Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversität Wien No. 44
Verlag: 
Peter Lang International Academic Publishers, Berlin
Zusammenfassung: 
The manual construction of formal domain conceptualizations (ontologies) is labor-intensive. Ontology learning, by contrast, provides (semi-)automatic ontology generation from input data such as domain text. This thesis proposes a novel approach for learning labels of non-taxonomic ontology relations. It combines corpus-based techniques with reasoning on Semantic Web data. Corpus-based methods apply vector space similarity of verbs co-occurring with labeled and unlabeled relations to calculate relation label suggestions from a set of candidates. A meta ontology in combination with Semantic Web sources such as DBpedia and OpenCyc allows reasoning to improve the suggested labels. An extensive formal evaluation demonstrates the superior accuracy of the presented hybrid approach.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-3-631-75384-2
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Book
Dokumentversion: 
Digitized Version

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