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阿勒姆·切里法·卡迪尔;哈西娜·阿利亚内;艾哈迈德·盖索姆

本体学习：大巡游与挑战。 （英语） Zbl 1484.68241号

计算。科学。版次。 39，文章ID 100339，15 p.（2021）.
摘要：本体论是语义网的核心。作为知识库，它们是许多人工智能应用程序的非常有用的资源。本体学习作为一个研究领域，提出了自动化本体构建过程中的若干任务的技术，以简化手动构建本体的繁琐工作。在本文中，我们介绍了这一领域的最新进展。涵盖了不同类别的方法（语言、统计和机器学习），包括一些最近的方法（基于深度学习的方法）。此外，还提出了一些相关的解决方案（框架），为本体学习提供了策略和内置方法。根据与生成的本体组件和自动化程度相关的标准，进行描述性总结，指出不同贡献的能力。我们还强调了评估本体以使其可靠的挑战，因为这在该领域不是一项微不足道的任务；它本身实际上代表了一个研究领域。最后，我们确定了一些未解决的问题和未决问题。

引用于1文件

MSC公司：

68立方英尺 知识表示
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

本体;本体学习;语言和统计方法;机器学习;深度学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.C.Khadir}等人，计算。科学。第39版，文章ID 100339，15页（2021；Zbl 1484.68241）
全文： 内政部

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