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を使用する場合、自然言語処理におけるオントロジーの役割は何GATEですか?
私が理解しているように、高レベルでは、オントロジーは、クラス、それらのインスタンス、これらのインスタンスのプロパティ、およびドメイン内のクラス間の関係で構成されるドメインのモデリングを可能にします。

しかし、で作業するときにカスタムオントロジーを作成する利点はありGATEますか?
または、によって提供される組み込みの処理リソースのみを使用して、処理を効率的に行うことができますANNIEか?

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GATE のオントロジーに関するこのチュートリアルを確認できます。

pdfに記載されているように：

  • ナレッジ ベースの概念に注釈をリンクします。
  • 注釈付きのテキストは、KB の概念の「言及」です。
  • メンションに関連する知識を IE パイプラインで使用できます。たとえば、Persons には JobTitles があり、Cities には郵便番号があります。
  • メンションに関連する知識を「セマンティック検索」に使用できます</li>
  • 意味的に注釈が付けられたドキュメントを使用して、知識ベースに新しい事実を追加できます

アノテーションの過程で、JAPE はオントロジー データ (インスタンス、クラス、関係など) を使用して、よりスマートなマッチングを行うことができます。つまり、「エンジニア」が「人」のサブクラスであることを認識して、メンションをクラス「エンジニア」とマッチングします。 . また、インスタンスに基づいて注釈を作成し、作成された注釈に適切なクラスと uri を配置できるオントロジー対応地名集もあります。

最後の 2 つの質問はあまりにも一般的ですが、試してみます...

チュートリアルに従えば、注釈にオントロジーを使用する方法を正確に理解できるため、タスクにカスタムのオントロジーを作成する必要があるかどうかがわかります。

ANNIE はパイプラインの一例であり、GATE の学習と独自のアプリケーションの作成を開始するのに適した場所です。

于 2014-01-08T14:12:04.987 に答える