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Enregistrement W1981186426 · doi:10.1142/s0218194008003660

ENHANCING OWL ONTOLOGIES WITH RELATION SEMANTICS

2008· article· en· W1981186426 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOntologyWeb Ontology LanguageRelation (database)Semantics (computer science)Semantic WebKnowledge representation and reasoningSemantic Web Rule LanguageOWL-SDomain (mathematical analysis)Programming languageInformation retrievalSocial Semantic WebArtificial intelligenceSemantic analyticsDatabaseMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The OWL Enhance prototype has been developed to augment ontologies implemented using the Web Ontology Language (OWL) with richer relation semantics. This prototype interactively elicits knowledge from providers to describe the intrinsic nature of relations and appends these elicited semantics to definitions of relations in OWL ontologies. Benefits from the explicit specification of the intrinsic nature of relations in ontologies include the development of quantitative techniques for the estimation of similarities among relations and attribute exploration techniques to create relation taxonomies. Examples of these techniques have been implemented in modules of the OWL Enhance prototype to demonstrate the utility of explicit relation semantics. Results from testing these modules on high-level and domain-specific ontologies are presented and analyzed with respect to the potential use of relation semantics to increase the fidelity of knowledge representation, as well as the potential for reuse and interoperability of knowledge on the Semantic Web.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle