20、ONTOMO与融合论证：本体构建与论证框架的创新探索

ONTOMO与融合论证：本体构建与论证框架的创新探索

1. ONTOMO本体构建服务

1.1 实例提取

在本体构建中，实例提取是重要的一环。如果

标签仅包裹了部分种子实例，可能不会提取到标签。当提取到包裹每个种子的标签时，会利用这些标签提取其他实例。例如，若种子为某些特定名称，使用相应标签能提取出如Mazuda、Suzuki等属于同一类别的实例，并将提取的实例添加到种子列表用于后续提取。

不过，在网页中进行实例提取时，可能会遇到精度下降的问题。因为错误的模式可能会导致提取出意外的候选实例，这些实例可能会被选作种子用于后续提取，从而使错误实例数量激增，精度下降。为防止精度下降，会考虑网页中包裹每个种子的模式数量N，若N < 2，则丢弃该模式及其中包裹的所有候选实例。

1.2 实例推荐机制概述

将用户想要检索的集合记为Si，ONTOMO专有名词提取返回的集合记为Se。理想情况下，Si应几乎等于Se，此时只需将ONTOMO提取的所有实例输入到本体中。但如果Si不等于Se，则需要采取以下措施：
- |Se∩Si|≪|Si| ：若Si中只有少量正确实例包含在Se中，召回率较低。此时需要输入一个不在Se但在Si中的新实例，得到新的扩展集合Se′，以提高召回率（实验1）。
- |Se∩Si|≪|Se| ：若Se中有大量错误实例，而包含在Si中的正确实例很少，精度会下降。此时采用精度过滤器，去除错误集合Sx