GATE如何使用NLP的本体？

Question

使用GATE时，本体在自然语言处理中的作用是什么？ 据我所知，在高层次上，本体允许对由域，它们的实例，这些实例的属性以及域中的类之间的关系组成的域进行建模。

但是，在使用GATE时创建自定义本体是否有优势？
或者只使用ANNIE提供的内置处理资源，处理效果如何？

Answer 1

您可以在ontologies in GATE上查看本教程。

如pdf中所述：

• 将注释链接到知识库中的概念。
• 带注释的文本是KB
中概念的“提及”
• 我们可以在IE管道中使用与提及相关的知识：例如人员有JobTitles，城市有邮政编码
• 我们可以使用与“语义搜索”提及相关的知识
• 我们可以使用语义注释文档向我们的知识库添加新事实

在注释过程中，JAPE可以使用本体数据（实例，类，关系等）进行更智能的匹配，即将提及与“工程师”类匹配，知道“工程师”是一个子类。 “人”。还有一些本体感知的地名索引，可以根据实例创建注释，并为创建的注释添加正确的类和uri。

最后两个问题过于通用，但我会尝试......

在学完本教程后，您将确切知道如何使用本体进行注释，因此您将知道是否需要为任务创建自定义本体。

ANNIE是一个管道的例子，是开始学习GATE和编写自己的应用程序的好地方。