コンピュータサイエンスオントロジー

コンピュータサイエンスオントロジー
開発者	オープン大学
安定版リリース	CSO 3.2 / 2020年6月
タイプ	オントロジー; 分類; リンクされたデータ;
ライセンス	クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際ライセンス
Webサイト	英国

コンピュータサイエンスオントロジー（CSO ）は、コンピュータサイエンスの分野における研究トピックの自動生成された分類法です。^[1]^{[2]これは、}オープン大学がシュプリンガーネイチャーと共同で、科学論文の大規模なコーパスに対して情報抽出システムを実行して作成しました。 ^[3]いくつかのブランチは、ドメインの専門家によって手動で改善されました。現在のバージョン（CSO 3.2 ^[4]）には、約14Kの研究トピックと160Kの意味関係が含まれています。^[5]

CSOはOWL、Turtle、N-Triplesで利用可能で、 DBpedia、Wikidata、YAGO、Freebase、Cycなど他のナレッジグラフとも連携しています。CSOの新バージョンはCSOポータルで定期的にリリースされています。^[6]

CSOは主に、さまざまな種類の分析を可能にするために、研究分野に応じて科学論文やその他の文書を特徴付けるために使用されます。^[7] CSO分類器^[8]は、CSOを使用して文書に自動的に注釈を付けるオープンソースのPythonツールです。

アプリケーション

レコメンデーションシステム[ ^9]
文書の意味的類似性を計算する。^[10]
ビデオ講義の字幕からメタデータを抽出する。^[11]
計量書誌分析を行う。^[12]

参照

参考文献

^ Kotis, KI, Vouros, GA and Spiliotopoulos, D., 2020. オントロジーエンジニアリング手法による、生きたオントロジーと再利用されたオントロジーの進化：現状、傾向、調査結果、推奨事項。The Knowledge Engineering Review、35。[1]
^ Fathalla, S.、Auer, S.、Lange, C.、2020年3月。科学の意味論的形式化に向けて。第35回ACM応用コンピューティングシンポジウムの議事録（pp. 2057-2059）。[2]
^ 「プレスリリース - Springer Nature」。2020年1月5日。 2020年1月10日閲覧。
^ 「CSOの最新バージョン」。2020年7月6日。 2020年7月6日閲覧。
^ Salatino, AA, Thanapalasingam, T., Mannocci, A., Birukou, A., Osborne, F. and Motta, E. (2019) コンピュータサイエンスオントロジー：研究分野の包括的な自動生成タクソノミー、データインテリジェンス。[3]
^ 「CSOポータル」。2020年1月4日閲覧。
^ Zhang, X., Chandrasegaran, S. and Ma, KL, 2020. ConceptScope: ドメインオントロジーに基づく文書内の知識の整理と視覚化。arXiv プレプリント arXiv:2003.05108. [4]
^ 「CSO Classifier」。2020年1月4日閲覧。
^ Iana, A., Jung, S., Naeser, P., Birukou, A., Hertling, S. および Paulheim, H.、2019 年 9 月。SciGraph と WikiCFP に基づく会議推奨システムの構築。International Conference on Semantic Systems (pp. 117-123)。Springer、Cham.[5]
^ Supriyati, E., Iqbal, M. and Khotimah, T., 2019.「類似度を使用してファジーマイニング関連ルールベースモデルを改善し、IT起業傾向を分析する」IIUMエンジニアリングジャーナル、20(2)、pp.78-89。[6]
^ Borges, MVM、dos Reis, JC、Gribeler, GP、2019年6月。ビデオ講義の字幕からの意味メタデータ抽出の実証分析。2019 IEEE第28回国際イネーブリングテクノロジー会議：コラボレーション企業向けインフラストラクチャ（WETICE）（pp. 301-306）。IEEE。[7]
^ Zhang, X., Chandrasegaran, S. and Ma, KL, 2020. ConceptScope: ドメインオントロジーに基づく文書内の知識の整理と視覚化。arXiv プレプリント arXiv:2003.05108. [8]

外部リンク

公式サイト

[1] Kotis, KI, Vouros, GA and Spiliotopoulos, D., 2020. オントロジーエンジニアリング手法による、生きたオントロジーと再利用されたオントロジーの進化：現状、傾向、調査結果、推奨事項。The Knowledge Engineering Review、35。[1]

[2] Fathalla, S.、Auer, S.、Lange, C.、2020年3月。科学の意味論的形式化に向けて。第35回ACM応用コンピューティングシンポジウムの議事録（pp. 2057-2059）。[2]

[3] 「プレスリリース - Springer Nature」。2020年1月5日。 2020年1月10日閲覧。

[4] 「CSOの最新バージョン」。2020年7月6日。 2020年7月6日閲覧。

[Salatino19a-5] Salatino, AA, Thanapalasingam, T., Mannocci, A., Birukou, A., Osborne, F. and Motta, E. (2019) コンピュータサイエンスオントロジー：研究分野の包括的な自動生成タクソノミー、データインテリジェンス。[3]

[6] 「CSOポータル」。2020年1月4日閲覧。

[7] Zhang, X., Chandrasegaran, S. and Ma, KL, 2020. ConceptScope: ドメインオントロジーに基づく文書内の知識の整理と視覚化。arXiv プレプリント arXiv:2003.05108. [4]

[8] 「CSO Classifier」。2020年1月4日閲覧。

[9] Iana, A., Jung, S., Naeser, P., Birukou, A., Hertling, S. および Paulheim, H.、2019 年 9 月。SciGraph と WikiCFP に基づく会議推奨システムの構築。International Conference on Semantic Systems (pp. 117-123)。Springer、Cham.[5]

[10] Supriyati, E., Iqbal, M. and Khotimah, T., 2019.「類似度を使用してファジーマイニング関連ルールベースモデルを改善し、IT起業傾向を分析する」IIUMエンジニアリングジャーナル、20(2)、pp.78-89。[6]

[11] Borges, MVM、dos Reis, JC、Gribeler, GP、2019年6月。ビデオ講義の字幕からの意味メタデータ抽出の実証分析。2019 IEEE第28回国際イネーブリングテクノロジー会議：コラボレーション企業向けインフラストラクチャ（WETICE）（pp. 301-306）。IEEE。[7]

[12] Zhang, X., Chandrasegaran, S. and Ma, KL, 2020. ConceptScope: ドメインオントロジーに基づく文書内の知識の整理と視覚化。arXiv プレプリント arXiv:2003.05108. [8]

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