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Acquiring taxonomic conceptual relationships using a machine readable dictionary and text corpus

机译:使用机器可读字典和文本语料库获取分类学概念性关系

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摘要

In order to reduce a user's effort in constructing a domain ontology, we propose a method to support the construction of domain ontologies by using a machine-readable dictionary (MRD) and text corpus. We construct a domain ontology with large numbers of concepts based on the hierarchical structure of the MRD. Furthermore, the domain-oriented relationships of taxonomy is obtained from text corpus. We take context similarity based on WordSpace to extract taxonomic relationships from text corpus. Taxonomic and non-taxonomic relationships are distinguished with respect to the distance between terms in the text. Through the case study with CISG, we make sure that our system can work to support the process of construction domain ontologies with a MRD and text corpus.
机译:为了减少用户在构建域本体学中的努力,我们提出了一种通过使用机器可读字典(MRD)和文本语料库来支持域本体构建的方法。 基于MRD的分层结构,构建具有大量概念的域本体。 此外,从文本语料库中获得了面向域的分类关系。 我们基于WordsPace采取上下文相似性,以从文本语料库中提取分类关系。 分类和非分类学关系在文本中术语之间的距离区分。 通过与CISG的案例研究,我们确保我们的系统可以使用MRD和文本语料库支持构建域本体的过程。

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