Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Enriching ontology concepts based on texts from WWW and corpus

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F12%3A86092937" target="_blank" >RIV/61989100:27240/12:86092937 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Enriching ontology concepts based on texts from WWW and corpus

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In spite of the growing of ontological engineering tools, ontology knowledge acquisition remains a highly manual, time-consuming and complex task. Automatic ontology learning is a well-established research field whose goal is to support the semi-automatic construction of ontologies starting from available digital resources (e.g., A corpus, web pages, dictionaries, semi-structured and structured sources) in order to reduce the time and effort in the ontology development process. This paper proposes an enhanced methodology for enriching Lexical Ontologies such as the popular open-domain vocabulary -WordNet. Ontologies like WordNet can be semantically enriched to obtain extensions and enhancements to its lexical database. The proliferation of senses in WordNet is considered as one of its main shortcomings for practical applications. Therefore, the presented methodology depends on the Coarse-Grained word senses. These senses are generated from applying WordNet Fine-Grained word senses to a

  • Název v anglickém jazyce

    Enriching ontology concepts based on texts from WWW and corpus

  • Popis výsledku anglicky

    In spite of the growing of ontological engineering tools, ontology knowledge acquisition remains a highly manual, time-consuming and complex task. Automatic ontology learning is a well-established research field whose goal is to support the semi-automatic construction of ontologies starting from available digital resources (e.g., A corpus, web pages, dictionaries, semi-structured and structured sources) in order to reduce the time and effort in the ontology development process. This paper proposes an enhanced methodology for enriching Lexical Ontologies such as the popular open-domain vocabulary -WordNet. Ontologies like WordNet can be semantically enriched to obtain extensions and enhancements to its lexical database. The proliferation of senses in WordNet is considered as one of its main shortcomings for practical applications. Therefore, the presented methodology depends on the Coarse-Grained word senses. These senses are generated from applying WordNet Fine-Grained word senses to a

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Universal Computer Science

  • ISSN

    0948-6968

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    18

  • Číslo periodika v rámci svazku

    16

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    2234-2251

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus