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Ontology Learning And Population from Text : Algorithms, Evaluation And Applications
페이지 : 정보준비중 | 0.00 * 0.00 * 0.00 (cm)
ISBN-10 : 0387306323
ISBN-13 : 9780387306322
Ontology Learning And Population from Text : Algorithms, Evaluation And Applications [Paperback] 중고
저자 Cimiano, Philipp | 출판사 Springer
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2008년 1월 4일 출간
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책 소개

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In the last decade, ontologies have received much attention within computer science and related disciplines, most often as the semantic web. Ontology Learning and Population from Text: Algorithms, Evaluation and Applications discusses ontologies for the semantic web, as well as knowledge management, information retrieval, text clustering and classification, as well as natural language processing. Ontology Learning and Population from Text: Algorithms, Evaluation and Applications is structured for research scientists and practitioners in industry. This book is also suitable for graduate-level students in computer science.

저자소개

목차


Part I Preliminaries
1 Introduction 3(6)
2 Ontologies 9(10)
3 Ontology Learning from Text 19(16)
3.1 Ontology Learning Tasks 23(3)
3.1.1 Terms 23(1)
3.1.2 Synonyms 24(1)
3.1.3 Concepts 24(1)
3.1.4 Concept Hierarchies 25(1)
3.1.5 Relations 25(1)
3.1.6 Axiom Schemata Instantiations 26(1)
3.1.7 General Axioms 26(1)
3.2 Ontology Population Tasks 26(1)
3.3 The State-of-the-Art 27(4)
3.3.1 Terms 27(1)
3.3.2 Synonyms 27(1)
3.3.3 Concepts 28(1)
3.3.4 Concept Hierarchies 28(1)
3.3.5 Relations 29(1)
3.3.6 Axiom Schemata Instantiation and General Axioms 30(1)
3.3.7 Population 30(1)
3.4 Contribution and Scope of the Book 31(4)
4 Basics 35(42)
4.1 Natural Language Processing 35(21)
4.1.1 Preprocessing 37(2)
4.1.2 Syntactic Analysis: Chunking 39(1)
4.1.3 Syntactic Analysis: Parsing 40(1)
4.1.4 Contextual Features 41(3)
4.1.5 Similarity and the Vector Space Model 44(6)
4.1.6 Hypothesis Testing 50(2)
4.1.7 Term Relevance 52(2)
4.1.8 WordNet 54(2)
4.2 Formal Concept Analysis 56(6)
4.3 Machine Learning 62(15)
4.3.1 Supervised Learning 62(7)
4.3.2 Unsupervised Learning 69(8)
5 Datasets 77(8)
5.1 Corpora 77(2)
5.1.1 Mecklenburg Vorpommern 77(1)
5.1.2 Lonely Planet 77(1)
5.1.3 British National Corpus 78(1)
5.1.4 Tourism 78(1)
5.1.5 Reuters-21578 78(1)
5.1.6 OHSUMED 79(1)
5.1.7 Genia Corpus 79(1)
5.1.8 Planet Stories 79(1)
5.2 Concept Hierarchies 79(2)
5.2.1 Tourism and Finance 79(1)
5.2.2 Genia 80(1)
5.2.3 MeSH 81(1)
5.3 Population Gold Standard 81(4)
Part II Methods and Applications
6 Concept Hierarchy Induction 85(100)
6.1 Common Approaches 86(8)
6.1.1 Machine Readable Dictionaries 86(2)
6.1.2 Lexico-Syntactic Patterns 88(2)
6.1.3 Distributional Similarity 90(2)
6.1.4 Co-occurrence Analysis 92(1)
6.1.5 Road Map 93(1)
6.2 Learning Concept Hierarchies with FCA 94(29)
6.2.1 FCA for Concept Hierarchy Induction 95(4)
6.2.2 Context Construction 99(3)
6.2.3 Evaluation 102(8)
6.2.4 Results 110(12)
6.2.5 Summary 122(1)
6.3 Guided Clustering 123(19)
6.3.1 Oracle-Guided Agglomerative Clustering 124(8)
6.3.2 Evaluation 132(9)
6.3.3 Summary 141(1)
6.4 Learning from Heterogeneous Sources of Evidence 142(14)
6.4.1 Heterogeneous Sources of Evidence 143(6)
6.4.2 Evaluation 149(5)
6.4.3 Summary 154(2)
6.5 Related Work 156(26)
6.5.1 Concept Formation and Hierarchy Induction 156(18)
6.5.2 Taxonomy Refinement and Extension 174(8)
6.6 Conclusion and Open Issues 182(3)
7 Learning Attributes and Relations 185(48)
7.1 Common Approaches 185(3)
7.1.1 Collocations 185(1)
7.1.2 Syntactic Dependencies 186(1)
7.1.3 Lexico-syntactic patterns 186(1)
7.1.4 Road Map 187(1)
7.2 Learning Attributes 188(11)
7.2.1 Approach 191(1)
7.2.2 Results 192(6)
7.2.3 Summary 198(1)
7.3 Learning Relations from Corpora 199(8)
7.3.1 Approach 199(1)
7.3.2 Generalizing Verb Frames 200(1)
7.3.3 Measures 200(4)
7.3.4 Evaluation 204(2)
7.3.5 Summary 206(1)
7.4 Learning Qualia Structures from the Web 207(15)
7.4.1 Qualia Structures 208(1)
7.4.2 Approach 209(5)
7.4.3 Evaluation 214(7)
7.4.4 Summary 221(1)
7.5 Related Work 222(8)
7.6 Conclusion and Open Issues 230(3)
8 Population 233(48)
8.1 Common Approaches 234(4)
8.1.1 Lexico-syntactic Patterns 234(1)
8.1.2 Similarity-based Classification 234(1)
8.1.3 Supervised Approaches 235(2)
8.1.4 Knowledge-based and Linguistic Approaches 237(1)
8.1.5 Road Map 237(1)
8.2 Corpus-based Population 238(11)
8.2.1 Similarity-based Classification of Named Entities 239(1)
8.2.2 Evaluation 240(1)
8.2.3 Experiments 241(8)
8.2.4 Summary 249(1)
8.3 Learning by Googling 249(25)
8.3.1 PANKOW 252(8)
8.3.2 C-PANKOW 260(11)
8.3.3 Summary 271(3)
8.4 Related Work 274(5)
8.5 Conclusion and Open Issues 279(2)
9 Applications 281
9.1 Text Clustering and Classification 283(9)
9.1.1 Building Hierarchies 284(1)
9.1.2 Conceptual Document Representations 285(1)
9.1.3 Experiments 286(4)
9.1.4 Summary 290(2)
9.2 Information Highlighting for Supporting Search 292(7)
9.2.1 Technological Settings 292(1)
9.2.2 Experimental Settings 293(3)
9.2.3 Results 296(2)
9.2.4 Summary 298(1)
9.3 Related Work 299(5)
9.3.1 Query Expansion 299(1)
9.3.2 Information Retrieval 300(1)
9.3.3 Text Clustering and Classification 301(1)
9.3.4 Natural Language Processing 301(3)
9.4 Contribution and Open Issues 304
Part III Conclusion
10 Contribution and Outlook 309(2)
11 Concluding Remarks 311(2)
A Appendix 313(8)
A.1 Learning Accuracy 313(4)
A.2 Mutually Similar Words for the tourism domain 317(1)
A.3 Mutually Similar Words for the finance domain 318(2)
A.4 The Penn Treebank Tag Set 320(1)
References 321(24)
Index 345

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