가 WordNet 는"수준"?(NLP)

Question

예를 들어...

닭 동.
리 토이 식품.

WordNet 수행할 수 있다"-a"...이며,해당 기능입니다.

그러나 때 어떻게 알 수 있을 정지까지 여행은 나무입니까?내가 원하는 수준이다.
는 일관성이 있습니다.

예를 들어,당시의 무리와 함께,내가 원하는 wordNet 을 분류하고 그들의 모든지만,특정 수준에서,그래서 그것을 가지 않은 너무 멀리습니다.분류하"부리토로"""일을 너무 광범위한,아직"멕시코의 음식을 싸서"너무 특정합니다.내가 가고 싶어하며,해당 또는니다.까지 적절한 수준.

Answer 1

Wordnet은 온톨로지가 아닌 어휘집이므로 '레벨'은 실제로 적용되지 않습니다.

거기 있습니다 스모, 네트워크 대신 지시 된 격자를 원한다면 WordNet과 관련된 상부 온톨로지입니다.

일부 영역의 경우, Sumo의 중간 수준의 온톨로지는 아마도 당신이보고 싶은 곳이지만, 대부분의 주제가 과학적이거나 공학적이기 때문에 '멕시코 포장 음식'이 있는지 확실하지 않습니다.

Wordnet의 계층은입니다

beef burrito < burrito < dish/2 < victuals < food < substance < entity. 

엔티티는 최고 수준의 개념이므로 1- 벨로우 물질을 멈추면 부리 토 이사 음식을 얻을 수 있습니다. 이를 기반으로 레벨을 계산할 수는 있지만, 반드시 Sumo만큼 일관성이 없거나 종료 할 유용한 중간 수준 개념 세트를 생성하지는 않습니다. Wordnet에는 '멕시코 포장 음식'단계가 없습니다.

Answer 2

[Pete Kirkham을 인정하십시오, 그는 먼저 Sumo에 대한 언급과 함께 왔으며, Alex, The OP의 질문에 잘 대답 할 수 있습니다.

(여기서는 정보를 보완하는 것입니다. 의견 필드에서 시작했지만 곧 공간과 레이아웃 성능이 부족했습니다 ...)

알렉스: Sumo의 대부분은 과학 또는 공학입니까? 음식, 사람, 자동차, 직업 등과 같은 일상적인 단어가 포함되어 있지 않습니까?
피트 k: 스모는 상부 온톨로지입니다. 페이지에 나열된 중간 수준의 온톨로지 ( 'Thing'과 'Beef Burrito'사이의 개념을 찾을 수있는 곳)에는 음식이 포함되어 있지 않지만 프로젝트에 자금을 지원하는 조직의 종류를 반영합니다. 사람들을위한 중간 수준의 온톨로지가 있습니다. 식품 공급 업체를 포함하여 산업 (및 일자리)을위한 것이 있지만, 부리 토에 대한 언급은 없습니다..

내 두 센트
WordNet의 100% (즉, 최신 버전뿐만 아니라 3.0)는 다음과 같습니다. 매핑 스모에게 5월 Alex가 필요로하는 것입니다. SUMO (또는 MILO와 관련하여)와 관련된 중급 온톨로지는 효과적으로 특정 도메인에 있으며 현재는 FoodStuff를 포함하지 않지만 WordNet은 (모든 일상적인 일상적인 일을 포함하기 때문에) "Sumo"에 따라 공식 온톨로지를 활용할 필요는 없지만 대신 Sumo의 WordNet 매핑 (아마도 WordNet 외에도 온톨로지가 아니라 비공식적이고 느슨한 "계층 구조"가 도움이 될 수 있습니다.

그러나 두 영역에서 약간의 어려움이 발생할 수 있습니다 (그리고 일부 ;-)?) :

• Sumo Ontology의 "레벨"은 특정 응용 프로그램에 대해 생각한 레벨이 아닐 수 있습니다. 예를 들어 "부리 토"가져 오기"음식", 스모의 최상위 엔터티"닭"잘 지내"닭"긴 체인을 통해서만 찾는다"동물"(구체적으로 : 닭고기-> 가금류-> bird-> warm_blooded_vertebrae-> vertebrae-> 동물).
• Wordnet의 적용 범위와 메타 데이터는 인상적이지만 중간 수준의 개념과 관련하여 약간 일관성이 없을 수 있습니다. 예를 들어 "Burrito 's Hypernym은 적절하게"접시 "이며,"수프 "또는"캐서롤 "과 같은 제네릭뿐만 아니라"치킨 마 렌토 "(그러나"닭고기 Cacciatore ")를 포함하는 140 개의 음식 요리를 제공합니다.

내 요점은 이러한 문제를 제기 할 때 Wordnet 또는 Sumo 및 관련 온톨로지를 비판하는 것이 아니라, 특히 중간 수준에서 온톨로지 구축과 관련된 몇 가지 문제를 설명하는 것입니다.

Sumo와 WordNet에 기초한 솔루션의 가능한 몇 가지 결함과 부족에 관계없이 이러한 프레임 워크를 실용적으로 사용하면 "청구서에 적합"할 수 있습니다 (시간의 85%).

Answer 3

을 얻기 위해서 다리가 당신을 데려 갈 수있는 미리 정의 콘텐츠의 각 수준입니다.는 온톨로지 자주 이러한 정의로 즉시 IS_A 어린이의 특정한 개념이지만,경우에는 존재하며,필요하신 방법을 개발합니다.

다음 단계에 넣어 우선 순위에서 각각의 개념,하고 싶은 경우에 존재하는 단 하나의 카테고리를 위해 각각의 단어입니다.우선 할 수 있는 여러 가지 방법으로,예를 들어로 수 IS_A 사이의 관계 종류와 단어는 수동으로 선택한 우선순위에 대한 각 카테고리입니다.를 위해 각각의 단어할 수 있습니다 다음 범주를 선택으로 최고 우선 순위입니다.예를 들어할 수 있습니다 고기를"음식"보다는 오히려 화학 물질이다.

수도 있습을 선택하려면 몇 가지 단어는 우선 순위를 변경하는 경우에 있습니다.예를 들면,당신은 몇 가지 화학 물질에 또한 음식 발표한 화학 물질로,하지만 다른 사람들은 여전히있는 음식.

Answer 4

Wordnet의 Hypernym 트리는 "Entity"라는 단어에 대한 단일 루트 Synset으로 끝납니다. WordNet의 C 라이브러리를 사용하는 경우 Synset의 조상을 사용하여 잠시 재귀 구조를 얻을 수 있습니다. traceptrs_ds, 그리고 당신은 재귀 적으로 다음을 통해 전체 synset 트리를 얻을 수 있습니다. nextss 그리고 ptrlst 당신이 때릴 때까지 포인터 null 포인터.