NOVÁČEK, Vít a Pavel SMRŽ. Empirical Merging of Ontologies A Proposal of Universal Uncertainty Representation Framework. In The Semantic Web: Research and Applications (Lecture notes in Computer Science 4011 / 2006 - Proceedings of ESWC'06 - 3rd European Semantic Web Conference). Berlin: Springer Verlag, 2006, s. 65-79, 14 s. ISBN 3-540-34544-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Empirical Merging of Ontologies A Proposal of Universal Uncertainty Representation Framework
Název česky Empiricke spojovani ontologii - navrh ramce pro universalni reprezentaci neurcitosti
Název anglicky Empirical Merging of Ontologies A Proposal of Universal Uncertainty Representation Framework
Autoři NOVÁČEK, Vít (203 Česká republika, garant) a Pavel SMRŽ (203 Česká republika).
Vydání Berlin, The Semantic Web: Research and Applications (Lecture notes in Computer Science 4011 / 2006 - Proceedings of ESWC'06 - 3rd European Semantic Web Conference), od s. 65-79, 14 s. 2006.
Nakladatel Springer Verlag
Další údaje
Originální jazyk čeština
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/06:00015341
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 3-540-34544-2
UT WoS 000238574900005
Klíčová slova anglicky knowledge acquisition; ontology; uncertainty representation
Štítky knowledge acquisition, ontology, uncertainty representation
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD, učo 4049. Změněno: 21. 11. 2006 12:22.
Anotace
The significance of uncertainty representation has become obvious in the Semantic Web community recently. This paper presents our research on uncertainty handling in automatically created ontologies. A new framework for uncertain information processing is proposed. The research is related to OLE (Ontology LEarning) --- a project aimed at bottom--up generation and merging of domain--specific ontologies. Formal systems that underlie the uncertainty representation are briefly introduced. We discuss the universal internal format of uncertain conceptual structures in OLE then and offer a utilisation example then. The proposed format serves as a basis for empirical improvement of initial knowledge acquisition methods as well as for general explicit inference tasks.
Anotace anglicky
The significance of uncertainty representation has become obvious in the Semantic Web community recently. This paper presents our research on uncertainty handling in automatically created ontologies. A new framework for uncertain information processing is proposed. The research is related to OLE (Ontology LEarning) --- a project aimed at bottom--up generation and merging of domain--specific ontologies. Formal systems that underlie the uncertainty representation are briefly introduced. We discuss the universal internal format of uncertain conceptual structures in OLE then and offer a utilisation example then. The proposed format serves as a basis for empirical improvement of initial knowledge acquisition methods as well as for general explicit inference tasks.
Návaznosti
1ET100300419, projekt VaVNázev: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
Investor: Akademie věd ČR, Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
VytisknoutZobrazeno: 12. 5. 2024 13:04