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온톨로지 콘텐츠 및 구조, 동시발생 정보를 사용한 텍스트기반 온톨로지의 확장

전문가 제언: ○ 온톨로지(ontology)는 개념화의 명시적 명세로서 개념, 관계, 함수, 공리 및 인스턴스 등으로 구성된다. 온톨로지는 효율적인 도메인 지식 표현, 지식의 공유와 지식의 재사용을 가능케 하고 웹 페이지 주석, 질의응답, 정보검색 및 어휘의 명확성을 포함하는 여러 작업에 사용되어오고 있다.

○ 자동과 반자동 온톨로지 확장 프로세스에는 보통 입력 자료를 위한 온톨로지 확장 원천들의 정의, 방법에 따른 온톨로지 첨가, 온톨로지 평가 및 개정 단계 등이 포함된다. 텍스트로부터 온톨로지 개발의 프로세스는 어휘의 추출, 동의어의 추출, 개념 정의, 개념 계층의 수립, 관계 식별과 규칙의 정의 등으로 조직된다.

○ 자연어 처리는 학습이나 온톨로지의 확장을 위하여 사용되고, 어휘 구문패턴 기반의 온톨로지 학습은 온톨로지 학습과 데이터기반의 변동을 발견하기 위한 프레임워크에 의하여 이루어진다. 한편 Cyc KB의 자동화된 모집단은 웹과 사실 확인을 위한 프레임워크를 포함하고, 반자동 확장은 지식의 인지를 위하여 사용자의 상호대화를 기반으로 한다.

○ 이 논문에서는 온톨로지 콘텐츠와 구조 및 동시발생 정보를 사용한 반자동 텍스트기반 온톨로지 확장의 프로세스와 텍스트마이닝에 기반을 두어 반자동 온톨로지 확장을 위한 OntoPlus 방법을 제안한다. 이 방법은 잠재적인 개념의 리스트를 제공하는 대형 온톨로지의 확장이 가능함을 Cyc KB 사례를 통하여 보여준다.

○ 웹이 인간이 이해할 수 있도록 생성되는 것에 반하여 시맨틱 웹은 컴퓨터가 웹을 이해하도록 만들어지고 데이터는 온톨로지 언어인 OWL로 구축된다. 온톨로지는 개념과 관계로 구성되어 새로운 개념을 기존의 온톨로지에 추가하기가 어렵고 대부분 수작업에 의해 이루어진다. 따라서 이 논문에서 제시하는 반자동 온톨로지 확장 방법은 온톨로지 연구에 좋은 선례가 된다. 그런 의미에서 이 연구는 온톨로지를 연구하는 분들에게 참고할 만한 논문이다.

저자: Inna Novalija, Dunja Mladenic, Luka Bradesko
자료유형: 학술정보