Ontology Learning and Knowledge Discovery Using the Web: Challenges and Recent Advances

By providing interoperability and shared meaning across actors and domains, lightweight domain ontologies are a cornerstone technology of the Semantic Web. This chapter investigates evidence sources for ontology learning and describes a generic and extensible approach to ontology learning that combines such evidence sources to extract domain concepts, identify relations between the ontology’s concepts, and detect relation labels automatically. An implementation illustrates the presented ontology learning and relation labeling framework and serves as the basis for dis- cussing possible pitfalls in ontology learning. Afterwards, three use cases demonstrate the usefulness of the presented framework and its application to real-world problems

Spatial and temporal resolution of sensor observations

Beobachtung ist ein Kernkonzept der Geoinformatik. Beobachtungen dienen bei Phänomenen wie Klimawandel, Massenbewegungen (z. B. Hangbewegungen) und demographischer Wandel zur Überwachung, Entwicklung von Modellen und Simulation dieser Erscheinungen. Auflösung ist eine zentrale Eigenschaft von Beobachtungen. Der Gebrauch von Beobachtungen unterschiedlicher Auflösung führt zu (potenziell) unterschiedlichen Entscheidungen, da die Auflösung der Beobachtungen das Erkennen von Strukturen während der Phase der Datenanalyse beeinflusst. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist eine entwickelte Theorie der raum- und zeitlichen Auflösung von Beobachtungen, die sowohl auf technische Sensoren (z. B. Fotoapparat) als auch auf menschliche Sensoren anwendbar ist. Die Konsistenz der Theorie wurde anhand der Sprache Haskell evaluiert, und ihre praktische Anwendbarkeit wurde unter Einsatz von Beobachtungen des Webportals Flickr illustriert

Learning Ontology Relations by Combining Corpus-Based Techniques and Reasoning on Data from Semantic Web Sources

The manual construction of formal domain conceptualizations (ontologies) is labor-intensive. Ontology learning, by contrast, provides (semi-)automatic ontology generation from input data such as domain text. This thesis proposes a novel approach for learning labels of non-taxonomic ontology relations. It combines corpus-based techniques with reasoning on Semantic Web data. Corpus-based methods apply vector space similarity of verbs co-occurring with labeled and unlabeled relations to calculate relation label suggestions from a set of candidates. A meta ontology in combination with Semantic Web sources such as DBpedia and OpenCyc allows reasoning to improve the suggested labels. An extensive formal evaluation demonstrates the superior accuracy of the presented hybrid approach