オントロジーにおける関係ギャップを同定するための簡単で効率的なフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

S Subhashree; Kumar P Sreenivasa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218547488270 整理番号：22P0190254

オントロジーにおける関係ギャップを同定するための簡単で効率的なフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Simple and Efficient Framework for Identifying Relation-gaps in Ontologies

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2020年09月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くのオントロジーは膨大な数のクラスを持っているが,ほとんどの事例でクラスを接続する良い数のオブジェクト特性を見つけることができない。オブジェクト特性の追加は,オントロジーをより豊富にし,質問応答のようなタスクに応用できる。この文脈において,2つのクラスがオブジェクト特性を発見するために考慮されるべきであるという疑問は非常に重要である。本論文では,上記の疑問に取り組んだ。低時間複雑性を示す簡単な機械学習フレームワークを提案し,精度および検索したクラスペアの数に関して有望な結果を与えた。【JST・京大機械翻訳】

, , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

, , ,

前のページに戻る