Natural Language Understanding in a Semantic Web Context

این کتاب به عنوان نقطه شروعی برای دانشجویان و محققین وب معنایی (SW) است که علاقه مند به کشف آنچه پردازش زبان طبیعی (NLP) ارائه می دهد. NLP می‌تواند به‌طور مؤثری به کشف بخش‌های بزرگی از داده‌هایی که به‌عنوان متن بدون ساختار در زبان طبیعی نگهداری می‌شوند، کمک کند، بنابراین محتوای واقعی وب معنایی را به‌طور قابل توجه و ماندگاری افزایش می‌دهد. این کتاب اصول NLP را با تمرکز بر درک زبان طبیعی (NLU)، با اشاره به پردازش معنایی، استخراج اطلاعات و کسب دانش، که به عنوان پیوندهای کلیدی بین جوامع SW و NLP دیده می‌شود، پوشش می‌دهد. تاکید عمده بر جملات استخراج در جستجوی موجودیت ها و روابط است. در طول این «جستجو»، چالش‌هایی برای وظایف مختلف تجزیه و تحلیل متن، از جمله برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، تجزیه، ابهام‌زدایی معنایی، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و استخراج رابطه با چالش‌هایی مواجه می‌شوند. الگوریتم‌های استاندارد مرتبط با این وظایف ارائه شده‌اند. علاوه بر این، بر اهمیت طراحی آزمایشی و تجزیه و تحلیل نتایج تاکید شده است و بر این اساس، اکثر فصول شامل آزمایش‌های کوچک بر روی داده‌های پیکره با تجزیه و تحلیل کمی و کیفی نتایج است.

این کتاب به به چهار بخش تقسیم می‌شود. بخش اول «جستجوی موجودیت‌ها در متن» به جستجوی موجودیت‌ها در داده‌های متنی اختصاص دارد. در مرحله بعد، بخش دوم «کار با Corpora» به بررسی پیکرها به عنوان منابع ارزشمند برای کار NLP می‌پردازد. به نوبه خود، بخش سوم «معانی زمینه سازی و ارتباط» بر فرآیند پیوند اشکال سطحی موجود در متن به موجودیت های موجود در منابع تمرکز دارد. در نهایت، بخش چهارم «اکتساب دانش» به دنیای روابط می پردازد. ons و استخراج رابطه. این کتاب همچنین شامل سه ضمیمه است: "نگاهی به وب معنایی" مروری کوتاه بر وب معنایی ارائه می دهد و هدف آن این است که خوانندگان کمتر با وب معنایی آشنا شوند و آنها نیز بتوانند به طور کامل از مطالب مربوط به وب معنایی استفاده کنند. این کتاب. «ابزارها و پلتفرم‌های NLP» اطلاعاتی در مورد پلت‌فرم‌ها و ابزارهای NLP ارائه می‌دهد، در حالی که «لیست‌های روابط» فهرست‌هایی از روابط را در دسته‌های مختلف جمع‌آوری می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه روابط می‌توانند متنوع باشند و اهداف مختلفی را برآورده کنند. و در نهایت، این کتاب شامل واژه نامه ای از بیش از 200 اصطلاح است که معمولاً در NLP استفاده می شود.

این کتاب منبع ارزشمندی برای دانشجویان فارغ التحصیل متخصص در فن آوری های SW و متخصصانی است که به دنبال ابزارهای جدید برای بهبود کاربرد تکنیک های SW هستند. در زندگی روزمره - یا به طور خلاصه، هر کسی که به دنبال یادگیری در مورد NLP است تا افق های خود را گسترش دهد. این اطلاعات انبوهی را برای خوانندگان تازه وارد در هر دو زمینه فراهم می کند و به آنها کمک می کند تا اصول اساسی و چالش هایی را که ممکن است با آنها روبرو شوند درک کنند.

This book serves as a starting point for Semantic Web (SW) students and researchers interested in discovering what Natural Language Processing (NLP) has to offer. NLP can effectively help uncover the large portions of data held as unstructured text in natural language, thus augmenting the real content of the Semantic Web in a significant and lasting way. The book covers the basics of NLP, with a focus on Natural Language Understanding (NLU), referring to semantic processing, information extraction and knowledge acquisition, which are seen as the key links between the SW and NLP communities. Major emphasis is placed on mining sentences in search of entities and relations. In the course of this “quest", challenges will be encountered for various text analysis tasks, including part-of-speech tagging, parsing, semantic disambiguation, named entity recognition and relation extraction. Standard algorithms associated with these tasks are presented to provide an understanding of the fundamental concepts. Furthermore, the importance of experimental design and result analysis is emphasized, and accordingly, most chapters include small experiments on corpus data with quantitative and qualitative analysis of the results.

This book is divided into four parts. Part I “Searching for Entities in Text” is dedicated to the search for entities in textual data. Next, Part II “Working with Corpora” investigates corpora as valuable resources for NLP work. In turn, Part III “Semantic Grounding and Relatedness” focuses on the process of linking surface forms found in text to entities in resources. Finally, Part IV “Knowledge Acquisition” delves into the world of relations and relation extraction. The book also includes three appendices: “A Look into the Semantic Web” gives a brief overview of the Semantic Web and is intended to bring readers less familiar with the Semantic Web up to speed, so that they too can fully benefit from the material of this book. “NLP Tools and Platforms” provides information about NLP platforms and tools, while “Relation Lists” gathers lists of relations under different categories, showing how relations can be varied and serve different purposes. And finally, the book includes a glossary of over 200 terms commonly used in NLP.

The book offers a valuable resource for graduate students specializing in SW technologies and professionals looking for new tools to improve the applicability of SW techniques in everyday life – or, in short, everyone looking to learn about NLP in order to expand his or her horizons. It provides a wealth of information for readers new to both fields, helping them understand the underlying principles and the challenges they may encounter.