DL-Learner. Strumento per l'apprendimento della macchina supervisionata in Gufo e descrizione logica
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DL-Learner. Descrizione

Strumento per l'apprendimento della macchina supervisionato in Gufo e descrizione logica Il software DL-Learner apprende i concetti in Descrizione Logiche (DLS) dagli esempi forniti dall'utente. Equivalentemente, può essere utilizzato per imparare le lezioni nelle ontologie del gufo da oggetti selezionati. DL-Learner estende la programmazione logica induttiva alle logiche delle descrizioni e alla web semantica. L'obiettivo di DL-Learner è quello di fornire uno strumento di apprendimento della macchina a base DL / Gufo per supportare gli ingegneri della conoscenza nella costruzione delle conoscenze e risolvere i compiti di apprendimento supervisionati e apprendimento dei dati creato. Ecco alcune caratteristiche chiave di "DL-Learner": implementa diversi algoritmi: · Un algoritmo basato sull'operatore di raffinatezza · Un algoritmo di programmazione genetica · Un algoritmo ibrido che utilizza operatori di raffinatezza genetici · (Apprendimento casuale, apprendimento della forza bruta) Supporta diversi tipi di problemi di apprendimento: · Imparare le definizioni del concetto e gli assiomi di inclusione · Imparare da esempi positivi e negativi, nonché solo da esempi positivi Supporta diversi formati di input: · File del gufo · N-file triple · Rappresentazione interna nei file di configurazione · Endpoint sparql. Adattatori di ragionatori diversi: · Interfaccia Dig: consente tutti i ragionatori principali · Interfaccia API gufo (alfa): Fact ++, Pellet · Kaon2: accesso diretto API Java (può essere rimosso in futuro, perché Kaon2 non è open source) Diverse interfacce utente: · riga di comando · servizio web · Planning: PHP Client PHP · Planning: GUI basata sull'oscillazione Java · Facilmente estensibile tramite un modello componente · 4 tipi di componenti: fonti di conoscenza, raccontatori, problemi di apprendimento, algoritmi di apprendimento · Per implementare un nuovo componente di uno dei tipi di cui sopra è necessario estendere solo la classe corretta in Org.dllearner.core e aggiungere il nome del file al file componenti.ini · Consente una vasta gamma di opzioni di configurazione Cosa c'è di nuovo in questa versione: · Nuovo algoritmo: Celoe (apprendimento espressione di classe per ingegneria ontologia) · Plugin Protégé basato su Celoe · Ha scritto un documentalismo PDF per DL-Learner · Un efficiente operatore di perfezionamento per la logica della descrizione EL · Stima di copertura di espressione di espressione di classe Stocastica veloce inclusa · Progettazione dei componenti del ragionamento e della struttura del problema dell'apprendimento migliorata · Altri esempi di apprendimento forniti e test unitario per garantire la qualità del codice estesa · 6 bug e richieste di funzionalità riportate presso il fissatore di tracker sourceforge.net

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