کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6855333 | 1437611 | 2018 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Detecting hidden errors in an ontology using contextual knowledge
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص خطاهای پنهان در هستی شناسی با استفاده از دانش متنی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
اشکال زدایی هستی شناسی، خطاهای مدل سازی پنهان دانش متنی، انسجام تناقض،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Due to modeling errors in designing ontologies, an ontology may carry incorrect information. Ontology debugging can be helpful in detecting errors in ontologies that are increasing in size and expressiveness day by day. While current ontology debugging methods can detect logical errors (incoherences and inconsistencies), they are incapable of detecting hidden modeling errors in coherent and consistent ontologies. From the logical perspective, there are no errors in such ontologies, but this study shows some modeling errors may not break the coherency of the ontology by not participating in any contradiction. In this paper, contextual knowledge is exploited to detect such hidden errors. Our experiments show that adding general ontologies like DBpedia as contextual knowledge in the ontology debugging process results in detecting contradictions in ontologies that are coherent.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 95, 1 April 2018, Pages 312-323
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 95, 1 April 2018, Pages 312-323
نویسندگان
Mehdi Teymourlouie, Ahmad Zaeri, Mohammadali Nematbakhsh, Matthias Thimm, Steffen Staab,