Изменения
Нет описания правки
Эта оценка использует источники знаний конкретной области, чтобы определить степень покрытия этой области обучаемой онтологией. Главным преимуществом данной оценки является возможность сравнивать одну или несколько целевых онтологий с конкретными данными. Однако возникает проблема нахождения подходящего источника знаний (как и в оценке золотым стандартом).
==Особенности применения онтологии для конкретных задач==
===Cистема автоматической обработки текста===
Лингвистическая онтология является одним из ключевых элементов в системе обработки текста и ее построение необходимо для решения задачи.
Как описано выше для построения современных онтологий всегда является актуальным извлечение термов и концептов, в данном случае семантически связанных слов из текста на естественном языке.
Однако общим недостатком таких онтологий является отсутствие специализированных терминов, специфичных для данной предметной области. В следствие этого появляется проблема дополнения существующей онтологии, а именно семантической сети узлами и связями из внешних источников. И так как имеется множество публичных ресурсов для дополнения новых узлов и связей, то выделяют следующие задачи:
* Автоматизированный поиск новых узлов, связанных семантическими отношениями
* Добавление новых узлов и связей в онтологию при обнаружении сущностей, признаки которых удовлетворяют заданным критериям
Для решения данных задач существует множество способов анализа текстовой информации для извлечения из нее семантических отношений:
* Методы извлечения связей, основанные на шаблонах такие как "Top down" и "Bottom up"<ref>[https://www.math.spbu.ru/user/tseytin/butdu.html Bottom-up and Top-down Approaches to Text Analysis]</ref>
* Группа методов, основанная на форматировании или на DOM<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/Document_Object_Model Wikipedia {{---}} Document Object Model]</ref>
* Методы, основанные на машинном обучении. Одним из самых явных примеров реализации является [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Векторное_представление_слов#word2vec word2vec], основанный на нейронных сетях.
Последняя группа методов является наиболее современной и показывает наилучшую точность, но не позволяет достичь приемлимой точности и полноты в общем случае, так как данные методы используются для конкретной предметной области. Таким образом поиск наиболее подходящих признаков для обучения нейронных сетей необходим для применения лингвистической онтологии в данной задаче.
==См. также==
