Učení ontologií pomocí neuronových sítí
| školitel: | Martin Holeňa |
| e-mail: | zobrazit e-mail |
| typ práce: | |
| zaměření: | MI_MM, MI_AMSM, MINF, APIN |
| odkaz: | http://www.cs.cas.cz/~martin/ |
| popis: | Ontologie jsou grafové, nejčastěji stromové reprezentace konceptů a vztahů mezi nimi v konkrétních předmětných oblastech. Nejrozsáhlejší a nejdéle používané jsou odborné ontologie z různých oblastí přírodních věd. Ontologie umožňují formální analýzu sémantiky uvažované předmětné oblasti a usnadňují práci s daty z této oblasti. Vytváření ontologie se neobejde bez účasti odborníků z její předmětné oblasti. Každý odborník se však při svých úvahách omezuje jen na nějakou podmnožinu konceptů a vztahů, takže při vytváření rozsáhlé ontologie jich musí spolupracovat velký počet. Shromáždění dostatečně velkého týmu odborníků a vytvoření ontologie tímto týmem je však časově náročné a také nákladné. Proto se zejména rozsáhlé ontologie stále častěji vytvářejí poloautomaticky pomocí extrakce z odborné literatury, přičemž odborník z předmětné oblasti pouze kontroluje smysluplnost vytvořené ontologie. A právě při tomto přístupu se s úspěchem používají umělé neuronové sítě, což bude náplní navrhované diplomové práce. Neuronové sítě se v ní budou používat obdobně jako při zpracování textů v přirozeném jazyce, např. pro rozpoznávání pojmenovaných entit nebo pro transformaci posloupnosti slov přirozeného jazyka do posloupnosti konceptů, podobné transformacím sekvenci používaným při strojovém překladu. |
| literatura: | viz https://www.cs.cas.cz/~martin/diplomka63.html |
| naposledy změněno: | 03.08.2022 11:00:29 |
za obsah této stránky zodpovídá:
Čestmír Burdík | naposledy změněno: 9.9.2021