Изменения
→Построение при помощи методов машинного обучения
===Векторные представления графов знаний===
[[Файл:Knowledge-graph-tensor.jpg|200px|thumb|[https://www.researchgate.net/publication/221345089_A_Three-Way_Model_for_Collective_Learning_on_Multi-Relational_Data Тензорная модель представления графов знаний. <math>E_1 \dots E_n</math> обозначают объктыобъекты, а <math>R_1 \dots R_m</math> обозначают отношения]]]
Векторные представления графов знаний (англ. ''Knowledge graph embeddings, KGE'') являются малоразмерными представлениями объектов-узлов и связей между ними в графе знаний. Они обобщают информацию о семантике и локальной структуре вершин.
===Лингвистические методы===
Лингвистические методы основаны на различных особеностях особенностях языка и играют ключевую роль на начальных стадиях обучения. В основном их используют для предобработки текста, а также в извлечении термов, концептов и связей.
====[[:Обработка_естественного_языка#Предобработка_текста|Предобработка текста]]====
===Статистические методы===
Статистические методы основаны на статистике и не полагаются на семантику языка. Большинство статистических методов преимущественно используют вероятностные техники и в основном применяются после предобработки текса текста лингвистическими методами на ранних этапах обучения (извлечение термов, конептов концептов и связей).
====Извлечение термов и концептов====
====Нахождение связей====
Статистические методы также используют для выявления связей. Распространнными Распространёнными техниками являются:
* Категоризация термов (англ. ''Term subsumption'')
Индуктивное логическое программирование (англ. ''Inductive Logic Programming, ILP'')<ref>[https://wikipedia.org/wiki/Inductive_logic_programming Wikipedia {{---}} Inductive Logic Programming]</ref> {{---}} раздел машинного обучения, который использует логическое программирование как форму представления примеров, фоновых знаний и гипотез.
В онтологии ILP используется на последней стадии для генерации аксиом по схемам аксиом (полжительным положительным и отрицательным примерам и фоновым знаниям).
===Оценка онтологии===
