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軽量オントロジーとは、概念が厳密な形式的関係ではなく、より一般的な関連性によって結び付けられているオントロジーまたは知識組織システムのことである。軽量オントロジーの例としては、連想ネットワークや多言語分類などが挙げられるが、この用語は一貫して使用されているわけではない。
[ 1 ]で説明されているアプローチに従い、短いフレーズに調整された専用の自然言語処理(NLP) 技術 (たとえば、[ 2 ]で説明されているように) を利用することで、各ノードラベルを曖昧さのない形式表現、つまり命題記述論理(DL) 表現に変換できます。その結果、軽量オントロジー、または形式分類は、各ノードラベルがノードの意味をコード化する言語に依存しない命題 DL 式であるツリー状の構造になります。コンテキスト (つまりルートノードからのパス) を考慮すると、各ノード式は上位のノードの式に包含されます。結果として、軽量オントロジーのバックボーン構造は、ノード間の包含関係によって表されます。たとえば、「車」というラベルのノードが「赤」というラベルのノードの下にある場合、この場合、「車」というノードの意味は「赤い車」であると言えます。これは論理式「赤 AND 車」に変換されます。[ 1 ] は、軽量オントロジーの例をいくつか示しています。[ 3 ]と[ 4 ]は、軽量オントロジーが重要なタスクの自動化、特に異なる知識組織システム間の相互運用性を促進するためにどのように使用できるかを示しています。[ 5 ]は、軽量オントロジーが、時間制約のある意思決定支援システムにおける情報交換とサービスの相互運用性のために選択的に使用できる方法の例です。