Semi-automatic Tool for Ontology Learning Tasks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F19%3A00337262" target="_blank" >RIV/68407700:21730/19:00337262 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-27878-6_10" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-27878-6_10</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-27878-6_10" target="_blank" >10.1007/978-3-030-27878-6_10</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Semi-automatic Tool for Ontology Learning Tasks
Popis výsledku v původním jazyce
The (semi-)automated integration of new information into a data model is a functionality which is required in cases when input documents are extensive and therefore a manual integration difficult or even impossible. We proposed an ontology learning procedure combining information acquisition from structured resources, such as WordNet or DBpedia, and unstructured resources using text mining techniques based on an evaluation of lexico-syntactic patterns. This approach offers a robust way, how to integrate even previously unknown information disregarding target application or domain. The proposed solution was implemented in the form of semi-automatic ontology learning tool used for integration of Excel document containing spare part records and Ford Supply Chain Ontology.
Název v anglickém jazyce
Semi-automatic Tool for Ontology Learning Tasks
Popis výsledku anglicky
The (semi-)automated integration of new information into a data model is a functionality which is required in cases when input documents are extensive and therefore a manual integration difficult or even impossible. We proposed an ontology learning procedure combining information acquisition from structured resources, such as WordNet or DBpedia, and unstructured resources using text mining techniques based on an evaluation of lexico-syntactic patterns. This approach offers a robust way, how to integrate even previously unknown information disregarding target application or domain. The proposed solution was implemented in the form of semi-automatic ontology learning tool used for integration of Excel document containing spare part records and Ford Supply Chain Ontology.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Industrial Applications of Holonic and Multi-Agent Systems
ISBN
978-3-030-27877-9
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
119-129
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Wien
Místo konání akce
Linz
Datum konání akce
26. 8. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000611680100010