The major objective of this work is to study and report the existing ontology-driven models for narrative information. The paper aims to analyze these models across various domains. The goal of this work is to bring the relevant literature, and ontology models under one umbrella, and perform a parametric comparative study. A systematic literature review methodology was adopted for an extensive literature selection. A random stratified sampling technique was used to select the models from the literature. The findings explicate a comparative view of the narrative models across domains. The differences and similarities of knowledge representation across domains, in case of narrative information models based on ontology was identified. There are significantly fewer studies that reviewed the ontology-based narrative models. This work goes a step further by evaluating the ontologies using the parameters from narrative components. This paper will explore the basic concepts and top-level concepts in the models. Besides, this study provides a comprehensive study of the narrative theories in the context of ongoing research. The findings of this work demonstrate the similarities and differences among the elements of the ontology across domains. It also identifies the state of the art literature for ontology-based narrative information.


翻译:这项工作的主要目标是研究和报告现有的由本体学驱动的叙述性信息模型; 该文件旨在分析各个领域的这些模型; 这项工作的目标是将相关文献和本体学模型置于一个总体之下,并进行一项参数比较研究; 采用了系统文献审查方法,以便广泛选择文献; 使用随机分层抽样技术从文献中选择模型; 将不同领域的叙述性模型的比较观点加以解释; 查明了不同领域的知识代表性差异和相似性,如果是基于本体学的叙述性信息模型,则查明了不同领域的知识代表性差异和相似性; 审查基于本体学的叙述性模型的研究少得多; 利用叙述性组成部分的参数评估本体学,从而进一步推进了这项工作; 本文将探讨模型中的基本概念和顶级概念; 此外,本项研究还结合正在进行的研究,对叙述性理论进行了全面研究; 这项工作的结果显示本体学各不同领域的各要素之间的相似性和差异; 并查明了本体学叙述性文献的现状。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
1+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
5+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年6月18日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
1+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
5+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年6月18日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员