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Knowledge acquisition from text in a complex domain
Complex real world domains can be characterized by a large amount of data, their interactions and that the knowledge must often be related to concrete problems. Therefore, the available descriptions of real world domains do not easily lend themselves to an adequate representation. The knowledge which is relevant for solving a given problem must be extracted from such descriptions with the help of the knowledge acquisition process. Such a process must adequately relate the acquired knowledge to the given problem. An integrated knowledge acquisition framework is developed to relate the acquired knowledge to real world problems. The interactive knowledge acquisition tool COKAM+ is one of three acquisition tools within this integrated framework. It extracts the knowledge from text, provides a documentation of the knowledge and structures it with respect to problems. All these preparations can serve to represent the obtained knowledge adequately
The model-based construction of a case-oriented expert system
Second generation expert systems should be based upon an expert's high level understanding of the application domain and upon specific real world experiences. By having an expert categorize different types of relevant experiences and their components, hierarchies of abstract problems and operator classes are determined on the basis of the expert's accumulated problem solving experiences. The expert's global understanding of the domain is integrated with the experiences by a model of expertise. This model postulates problem classes at different levels of abstractions and associated skeletal plans. During a consultation with the expert system previously unseen types of input may be used to delineate a new problem. The application of the expert system can thus be situated in changing environments and contexts. With increasing dissimilarity between the cases that were analyzed during knowledge acquisition and the specific problem that is processed at the time of the application of the system, its performance gracefully degrades by supplying a more and more abstract skeletal plan. More specifically, the search space which is represented by the skeletal plan increases until the competence of the system is exceeded. This paper describes how such a case-oriented expert system is developed for production planning in mechanical engineering
Local matching learning of large scale biomedical ontologies
Les larges ontologies biomĂ©dicales dĂ©crivent gĂ©nĂ©ralement le mĂȘme domaine d'intĂ©rĂȘt, mais en utilisant des modĂšles de modĂ©lisation et des vocabulaires diffĂ©rents. Aligner ces ontologies qui sont complexes et hĂ©tĂ©rogĂšnes est une tĂąche fastidieuse. Les systĂšmes de matching doivent fournir des rĂ©sultats de haute qualitĂ© en tenant compte de la grande taille de ces ressources. Les systĂšmes de matching d'ontologies doivent rĂ©soudre deux problĂšmes: (i) intĂ©grer la grande taille d'ontologies, (ii) automatiser le processus d'alignement. Le matching d'ontologies est une tĂąche difficile en raison de la large taille des ontologies. Les systĂšmes de matching d'ontologies combinent diffĂ©rents types de matcher pour rĂ©soudre ces problĂšmes. Les principaux problĂšmes de l'alignement de larges ontologies biomĂ©dicales sont: l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© conceptuelle, l'espace de recherche Ă©levĂ© et la qualitĂ© rĂ©duite des alignements rĂ©sultants.
Les systĂšmes d'alignement d'ontologies combinent diffĂ©rents matchers afin de rĂ©duire l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ©. Cette combinaison devrait dĂ©finir le choix des matchers Ă combiner et le poids. DiffĂ©rents matchers traitent diffĂ©rents types d'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ©. Par consĂ©quent, le paramĂ©trage d'un matcher devrait ĂȘtre automatisĂ© par les systĂšmes d'alignement d'ontologies afin d'obtenir une bonne qualitĂ© de correspondance. Nous avons proposĂ© une approche appele "local matching learning" pour faire face Ă la fois Ă la grande taille des ontologies et au problĂšme de l'automatisation. Nous divisons un gros problĂšme d'alignement en un ensemble de problĂšmes d'alignement locaux plus petits. Chaque problĂšme d'alignement local est indĂ©pendamment alignĂ© par une approche d'apprentissage automatique. Nous rĂ©duisons l'Ă©norme espace de recherche en un ensemble de taches de recherche de corresondances locales plus petites. Nous pouvons aligner efficacement chaque tache de recherche de corresondances locale pour obtenir une meilleure qualitĂ© de correspondance. Notre approche de partitionnement se base sur une nouvelle stratĂ©gie Ă dĂ©coupes multiples gĂ©nĂ©rant des partitions non volumineuses et non isolĂ©es. Par consĂ©quence, nous pouvons surmonter le problĂšme de l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© conceptuelle. Le nouvel algorithme de partitionnement est basĂ© sur le clustering hiĂ©rarchique par agglomĂ©ration (CHA). Cette approche gĂ©nĂšre un ensemble de tĂąches de correspondance locale avec un taux de couverture suffisant avec aucune partition isolĂ©e.
Chaque tùche d'alignement local est automatiquement alignée en se basant sur les techniques d'apprentissage automatique. Un classificateur local aligne une seule tùche d'alignement local. Les classificateurs locaux sont basés sur des features élémentaires et structurelles. L'attribut class de chaque set de donne d'apprentissage " training set" est automatiquement étiqueté à l'aide d'une base de connaissances externe. Nous avons appliqué une technique de sélection de features pour chaque classificateur local afin de sélectionner les matchers appropriés pour chaque tùche d'alignement local. Cette approche réduit la complexité d'alignement et augmente la précision globale par rapport aux méthodes d'apprentissage traditionnelles. Nous avons prouvé que l'approche de partitionnement est meilleure que les approches actuelles en terme de précision, de taux de couverture et d'absence de partitions isolées. Nous avons évalué l'approche d'apprentissage d'alignement local à l'aide de diverses expériences basées sur des jeux de données d'OAEI 2018. Nous avons déduit qu'il est avantageux de diviser une grande tùche d'alignement d'ontologies en un ensemble de tùches d'alignement locaux. L'espace de recherche est réduit, ce qui réduit le nombre de faux négatifs et de faux positifs. L'application de techniques de sélection de caractéristiques à chaque classificateur local augmente la valeur de rappel pour chaque tùche d'alignement local.Although a considerable body of research work has addressed the problem of ontology matching, few studies have tackled the large ontologies used in the biomedical domain. We introduce a fully automated local matching learning approach that breaks down a large ontology matching task into a set of independent local sub-matching tasks. This approach integrates a novel partitioning algorithm as well as a set of matching learning techniques. The partitioning method is based on hierarchical clustering and does not generate isolated partitions. The matching learning approach employs different techniques: (i) local matching tasks are independently and automatically aligned using their local classifiers, which are based on local training sets built from element level and structure level features, (ii) resampling techniques are used to balance each local training set, and (iii) feature selection techniques are used to automatically select the appropriate tuning parameters for each local matching context. Our local matching learning approach generates a set of combined alignments from each local matching task, and experiments show that a multiple local classifier approach outperforms conventional, state-of-the-art approaches: these use a single classifier for the whole ontology matching task. In addition, focusing on context-aware local training sets based on local feature selection and resampling techniques significantly enhances the obtained results
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