Ontology learning
ઑન્ટોલોજી લર્નિંગ (ઑન્ટોલોજી નિષ્કર્ષણ, ઑન્ટોલોજી જનરેશન અથવા ઑન્ટોલોજી એક્વિઝિશન) એ ઑન્ટોલોજીની સ્વચાલિત અથવા અર્ધ-સ્વચાલિત રચના છે, જેમાં અનુરૂપ ડોમેનની શરતો અને વિભાવનાઓ વચ્ચેના સંબંધોને બહાર કાઢવાનો સમાવેશ થાય છે, જે આ શબ્દો કુદરતી ભાષાના લખાણના કોર્પસમાંથી રજૂ કરે છે, અને સરળ પુનઃપ્રાપ્તિ માટે તેમને ઑન્ટોલોજી ભાષા સાથે એન્કોડિંગ કરે છે. જાતે ઑન્ટોલોજીનું નિર્માણ કરવું અત્યંત શ્રમ-સઘન અને સમય માંગી લે તેવું હોવાથી, પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરવા માટે મોટી પ્રેરણા છે. સામાન્ય રીતે, આ પ્રક્રિયા પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટેગિંગ અને ફ્રેઝ ચંકિંગ જેવા ભાષાકીય પ્રોસેસર્સનો ઉપયોગ કરીને સાદા લખાણમાંથી શબ્દો અને વિભાવનાઓ અથવા સંજ્ઞા શબ્દસમૂહોને બહાર કાઢીને શરૂ થાય છે. પછી આંકડાકીય અથવા પ્રતીકાત્મક તકનીકોનો ઉપયોગ સંબંધની સહીઓ કાઢવા માટે થાય છે, જે ઘણીવાર પેટર્ન-આધારિત અથવા વ્યાખ્યા-આધારિત હાયપરનીમ નિષ્કર્ષણ તકનીકો પર આધારિત હોય છે. પ્રોસિજર ઓન્ટોલોજી લર્નિંગ (OL) નો ઉપયોગ (અર્ધ-) કુદરતી ભાષાના લખાણમાંથી સંપૂર્ણ ઓન્ટોલોજીઓને આપમેળે બહાર કાઢવા માટે થાય છે. આ પ્રક્રિયાને સામાન્ય રીતે નીચેના આઠ કાર્યોમાં વહેંચવામાં આવે છે, જે દરેક ઑન્ટોલોજી શિક્ષણ પ્રણાલીમાં લાગુ પડે તે જરૂરી નથી. ડોમેન પરિભાષા નિષ્કર્ષણ ડોમેન પરિભાષા નિષ્કર્ષણ પગલા દરમિયાન, ડોમેન-વિશિષ્ટ શબ્દો કાઢવામાં આવે છે, જેનો ઉપયોગ વિભાવનાઓ મેળવવા માટે નીચેના પગલા (ખ્યાલ શોધ) માં થાય છે. સંબંધિત શરતો નક્કી કરી શકાય છે, દા. ત., TF/IDF મૂલ્યોની ગણતરી દ્વારા અથવા C-મૂલ્ય/NC-મૂલ્ય પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને. શરતોની પરિણામી સૂચિને ડોમેન નિષ્ણાત દ્વારા ફિલ્ટર કરવી પડશે. પછીના તબક્કામાં, માહિતી નિષ્કર્ષણમાં કોરફરન્સ રિઝોલ્યુશનની જેમ, OL સિસ્ટમ સમાનાર્થી શબ્દો નક્કી કરે છે, કારણ કે તેઓ સમાન અર્થ શેર કરે છે અને તેથી સમાન ખ્યાલને અનુરૂપ છે. તેથી સૌથી સામાન્ય પદ્ધતિઓ ક્લસ્ટરિંગ અને આંકડાકીય સમાનતાના પગલાંનો ઉપયોગ છે. વિભાવનાની શોધ વિભાવના શોધના તબક્કામાં, શબ્દોને અર્થ ધરાવતા એકમોમાં જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે, જે વિશ્વની અમૂર્તતાને અનુરૂપ છે અને તેથી વિભાવનાઓને અનુરૂપ છે. જૂથબદ્ધ શબ્દો આ ડોમેન-વિશિષ્ટ શબ્દો અને તેમના સમાનાર્થી શબ્દો છે, જે ડોમેન પરિભાષા નિષ્કર્ષણ પગલામાં ઓળખવામાં આવ્યા હતા. કન્સેપ્ટ હાયરાર્કી ડેરિવેશન કન્સેપ્ટ હાયરાર્કી ડેરિવેશન સ્ટેપમાં, OL સિસ્ટમ ટેક્સોનોમિક સ્ટ્રક્ચરમાં કાઢવામાં આવેલી વિભાવનાઓને ગોઠવવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ મોટે ભાગે અનસુપરવાઇઝ્ડ હાયરાર્કિકલ ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિઓ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે. કારણ કે આવી પદ્ધતિઓનું પરિણામ ઘણીવાર ઘોંઘાટીયા હોય છે, એક દેખરેખ પગલું, દા. ત., વપરાશકર્તા મૂલ્યાંકન, ઉમેરવામાં આવે છે. વિભાવના પદાનુક્રમના વ્યુત્પત્તિ માટેની વધુ એક પદ્ધતિ ઘણી પેટર્નના ઉપયોગમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે જે પેટા અથવા સુપરસપ્શન સંબંધ સૂચવે છે. "X, એટલે કે Y" અથવા "X એ Y છે" જેવા દાખલાઓ સૂચવે છે કે X એ Y નો પેટા વર્ગ છે. આવી પેટર્નનું અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરી શકાય છે, પરંતુ તે ઘણીવાર પૂરતા ઉપ-અથવા સુપરસપ્શન સંબંધોને બહાર કાઢવા માટે ખૂબ જ ભાગ્યે જ થાય છે. તેના બદલે, બુટસ્ટ્રેપિંગ પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવે છે, જે આ પેટર્નને આપમેળે શીખે છે અને તેથી વ્યાપક કવરેજને સુનિશ્ચિત કરે છે. બિન-વર્ગીકરણ સંબંધોનું શીખવું બિન-વર્ગીકરણ સંબંધોના શીખવાના તબક્કામાં, એવા સંબંધો કાઢવામાં આવે છે જે કોઈ પણ પેટા અથવા અતિગ્રહણને વ્યક્ત કરતા નથી. આવા સંબંધો, દા. ત., કામ માટે અથવા સ્થિત છે. આ પેટા કાર્યને ઉકેલવા માટે બે સામાન્ય અભિગમો છે. પ્રથમ અનામી સંગઠનોના નિષ્કર્ષણ પર આધારિત છે, જેને બીજા તબક્કામાં યોગ્ય રીતે નામ આપવામાં આવ્યું છે. બીજો અભિગમ ક્રિયાપદોને બહાર કાઢે છે, જે આસપાસના શબ્દો દ્વારા રજૂ કરાયેલા ઘટકો વચ્ચેના સંબંધને સૂચવે છે. ચોકસાઈની ખાતરી કરવા માટે બંને અભિગમોના પરિણામનું મૂલ્યાંકન ઓન્ટોલોજિસ્ટ દ્વારા કરવાની જરૂર છે. નિયમની શોધ નિયમની શોધ દરમિયાન, કાઢવામાં આવેલી વિભાવનાઓ માટે સ્વયંસિદ્ધ (વિભાવનાઓનું ઔપચારિક વર્ણન) ઉત્પન્ન થાય છે. આ હાંસલ કરી શકાય છે, દા. ત., કુદરતી ભાષાની વ્યાખ્યાના વાક્યરચના માળખાનું વિશ્લેષણ કરીને અને પરિણામી અવલંબન વૃક્ષ પર પરિવર્તન નિયમો લાગુ કરીને. આ પ્રક્રિયાનું પરિણામ એ સ્વયંસિદ્ધોની યાદી છે, જે પછીથી, વિભાવનાના વર્ણનમાં સમજી શકાય છે. આ પરિણામનું મૂલ્યાંકન પછી એક ઑન્ટોલોજિસ્ટ દ્વારા કરવામાં આવે છે. ઓન્ટોલોજી વસ્તી આ તબક્કે, ઓન્ટોલોજીને વિભાવનાઓ અને ગુણધર્મોના ઉદાહરણો સાથે વધારવામાં આવે છે. વિભાવનાઓના ઉદાહરણો સાથે વૃદ્ધિ માટે, લેક્સિકો-સિન્ટેક્ટિક પેટર્નના મેળ પર આધારિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. ગુણધર્મોના ઉદાહરણો બુટસ્ટ્રેપિંગ પદ્ધતિઓના ઉપયોગ દ્વારા ઉમેરવામાં આવે છે, જે સંબંધ ટુપલ્સને એકત્રિત કરે છે. કન્સેપ્ટ હાયરાર્કી એક્સ્ટેંશન આ પગલામાં, OL સિસ્ટમ વધુ વિભાવનાઓ સાથે હાલની ઑન્ટોલોજીના વર્ગીકરણ માળખાને વિસ્તૃત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ પ્રશિક્ષિત વર્ગીકરણ સાથે દેખરેખ હેઠળની રીતે અથવા સમાનતાના પગલાંના ઉપયોગ દ્વારા દેખરેખ વગરની રીતે કરી શકાય છે. ફ્રેમ અને ઇવેન્ટ ડિટેક્શન ફ્રેમ/ઇવેન્ટ ડિટેક્શન દરમિયાન, OL સિસ્ટમ ટેક્સ્ટમાંથી જટિલ સંબંધો કાઢવાનો પ્રયાસ કરે છે, દા. ત., કોણ ક્યાંથી ક્યાં અને ક્યારે ગયું. અભિગમોમાં કર્નલ પદ્ધતિઓ સાથે એસવીએમ લાગુ કરવાથી લઈને સિમેન્ટીક રોલ લેબલિંગ (એસઆરએલ) થી લઈને ડીપ સિમેન્ટીક પાર્સિંગ તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. ટૂલ્સ ડોગ4ડેગ (ડ્રેસ્ડેન ઓન્ટોલોજી જનરેટર ફોર ડિરેક્ટેડ એસાયક્લિક ગ્રાફ્સ) એ પ્રોટેગ 4.1 અને ઓબીઓએડિટ 2.1 માટે ઓન્ટોલોજી જનરેશન પ્લગઇન છે. તે ટર્મ જનરેશન, ભાઈ-બહેન જનરેશન, ડેફિનેશન જનરેશન અને રિલેશનશિપ ઇન્ડક્શન માટે પરવાનગી આપે છે. પ્રોટોજી 4.1 અને ઓબીઓ-એડિટ 2.1 માં સંકલિત, ડીઓજી4ડીએજી તમામ સામાન્ય ઑન્ટોલોજી બંધારણો (દા. ત., ઓડબ્લ્યુએલ અને ઓબીઓ) માટે ઑન્ટોલોજી વિસ્તરણની મંજૂરી આપે છે. મોટા ભાગે ઇ. બી. આઇ. અને બાયો પોર્ટલ લુકઅપ સર્વિસ એક્સ્ટેન્શન્સ સુધી મર્યાદિત છે. ઓટોમેટિક ટેક્સોનોમી કન્સ્ટ્રક્શન કોમ્પ્યુટેશનલ લિંગ્વિસ્ટિક્સ ડોમેન ઓન્ટોલોજી ઇન્ફર્મેશન એક્સટ્રેક્શન નેચરલ લેંગ્વેજ અંડરસ્ટેન્ડિંગ સિમેન્ટીક વેબ ટેક્સ્ટ માઇનિંગ બિબ્લિયોગ્રાફી પી. બ્યુઈટેલાર, પી. સિમિયાનો (એડ.) પણ જુઓ. ઓન્ટોલોજી લર્નિંગ એન્ડ પોપ્યુલેશનઃ બ્રિજિંગ ધ ગેપ બિટવીન ટેક્સ્ટ એન્ડ નોલેજ, સિરીઝ ઇન્ફર્મેશન ફોર ફ્રન્ટિયર્સ ઇન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એન્ડ એપ્લિકેશન્સ, આઇઓએસ પ્રેસ, 2008. પી. બ્યુઈટેલાર, પી. સિમિયાનો અને બી. મેગ્નીની (આવૃત્તિઓ). ઓન્ટોલોજી લર્નિંગ ફ્રોમ ટેક્સ્ટઃ મેથડ્સ, ઇવેલ્યુએશન એન્ડ એપ્લિકેશન્સ, સિરીઝ ઇન્ફર્મેશન ફોર ફ્રન્ટિયર્સ ઇન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એન્ડ એપ્લિકેશન્સ, આઇઓએસ પ્રેસ, 2005. વોંગ, ડબલ્યુ. (2009), "વેબનો પૃષ્ઠભૂમિ જ્ઞાન તરીકે ઉપયોગ કરીને વિવિધ ક્ષેત્રોમાં લખાણમાંથી હળવા વજનની ઓન્ટોલોજી શીખવી". ડોક્ટર ઓફ ફિલોસોફી થીસીસ, યુનિવર્સિટી ઓફ વેસ્ટર્ન ઓસ્ટ્રેલિયા. વોંગ, ડબલ્યુ., લિયુ, ડબલ્યુ. અને બેનામૌન, એમ. (2012), "ઓન્ટોલોજી લર્નિંગ ફ્રોમ ટેક્સ્ટઃ એ લુક બેક એન્ડ ઇનટુ ધ ફ્યુચર". એસીએમ કમ્પ્યુટિંગ સર્વેઝ, વોલ્યુમ 44, અંક 4, પૃષ્ઠો 20:1-20:36. થોમસ વાશ્ટર, ગોટ્ઝ ફેબિયન, માઈકલ શ્રોએડરઃ ડોગ4ડીએજીઃ ઓબીઓ-એડિટ અને પ્રોટેગમાં અર્ધ-સ્વચાલિત ઑન્ટોલોજી પેઢી. સ્વાટ4લ્સ લંડન, 2011. સંદર્ભો નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ ઓન્ટોલોજી લર્નિંગ (કોમ્પ્યુટર સાયન્સ) eu: Terminologia ateratze