Kulkarni and Caragea (2009) propose

Kulkarni and Caragea (2009) propose a
Concept Extractor and Relationship Identifier (CERI)
system to bridge the gap between the current
Web and the Semantic Web. The Concept
Extractor (CE) component is relevant to our work.
As Gabrilovich and Markovitch (2007) CE
exploits the vast amount of information found on
the Web but in contrast does not rely on a
knowledge base like Wikipedia. They utilise the
power of existing search engines to collect a set of
documents relevant to a set of queries based on the
user query. Then they use PageRank (Page et al.,
1999) in combination with the document
frequencies to find the most representative
documents w.r.t. the user query. Based on these
documents, they extract a set of concepts.
However, instead of extracting a set of terms from
the documents (in contrast to our approach) they rely on meta information being available, more
specifically, meta keywords and the titles of the
Web pages. It is unclear how vulnerable this
approach is with respect to ambiguous words.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Kulkarni และ Caragea (2009) เสนอการ
ระบายแนวคิดและความสัมพันธ์รหัส (CERI)
ระบบการเชื่อมต่อช่องว่างระหว่างปัจจุบัน
เว็บและเว็บเชิงความหมาย แนวคิด
ระบาย (CE) ส่วนจะเกี่ยวข้องกับงานของเรา
เป็น Gabrilovich และ Markovitch (2007) CE
นำจำนวนมากข้อมูลที่พบบน
เว็บ แต่ในทางตรงกันข้าม ไม่พึ่งเป็น
รู้เช่นวิกิพีเดีย พวกเขาใช้การ
กำลังค้นหาอยู่ที่เครื่องยนต์จะเก็บชุด
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับชุดของแบบสอบถามจาก
สอบถามผู้ใช้ แล้วใช้รถเข้า (หน้า et al.,
1999) ร่วมกับเอกสาร
ความถี่ในการค้นหามากที่สุดแทน
เอกสาร w.r.t. แบบสอบถามของผู้ใช้ ตามนี้
เอกสาร พวกเขาแยกชุดของแนวคิด
อย่างไรก็ตาม แทนที่จะดึงข้อมูลชุดของเงื่อนไขจาก
เอกสาร (ตรงข้ามวิธีการของเรา) พวกเขาพึ่งว่าง เป็นข้อมูล meta ขึ้น
โดยเฉพาะ meta คำสำคัญและชื่อของการ
เว็บเพจ เป็นที่ชัดเจนว่าเสี่ยงนี้
วิธีคือเกี่ยวกับคำกำกวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Kulkarni และ Caragea (2009) เสนอ
แนวคิดและความสัมพันธ์ Extractor ตัวบ่งชี้ (Ceri)
ระบบจะสร้างสะพานเชื่อมช่องว่างระหว่างปัจจุบัน
เว็บและเว็บความหมาย แนวคิด
Extractor (ซีอี) ส่วนประกอบที่มีความเกี่ยวข้องกับการทำงานของเรา
ในฐานะที่เป็น Gabrilovich และ Markovitch (2007) ซีอี
หาประโยชน์จำนวนมากมายของข้อมูลที่พบใน
เว็บ แต่ในทางตรงกันข้ามไม่พึ่งพา
ฐานความรู้เช่นเดียวกับวิกิพีเดีย พวกเขาใช้
อำนาจของเครื่องมือค้นหาที่มีอยู่เพื่อเก็บชุดของ
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับชุดของคำสั่งที่ขึ้นอยู่กับ
ผู้ใช้ค้นหา จากนั้นพวกเขาใช้ PageRank (หน้า et al,.
1999) ร่วมกับเอกสาร
ความถี่ที่จะหาตัวแทนมากที่สุด
เอกสาร wrt ค้นหาของผู้ใช้ เหล่านี้ขึ้นอยู่กับ
เอกสารที่พวกเขาดึงชุดของแนวคิด
อย่างไรก็ตามแทนที่จะสกัดชุดของคำจาก
เอกสาร (ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการของเรา) พวกเขาพึ่งพาข้อมูลเมตาการให้บริการมากขึ้น
โดยเฉพาะคำหลักและชื่อเรื่องของ
เว็บ หน้า มันยังไม่ชัดเจนว่ามีช่องโหว่นี้
เป็นวิธีการที่เกี่ยวกับคำคลุมเครือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

และ kulkarni caragea ( 2009 ) เสนอแนวคิดการแยกและระบุความสัมพันธ์ ( เซริ )
ระบบสะพานช่องว่างระหว่างเว็บปัจจุบัน
และเว็บทางความหมาย แนวคิด
Extractor ( CE ) เป็นองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องกับงานของเรา และเป็น gabrilovich
markovitch ( 2007 ) CE
ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจํานวนมากที่พบในเว็บ แต่ในทางตรงกันข้าม

ไม่ต้องอาศัยความรู้พื้นฐาน เช่น วิกิพีเดียพวกเขาใช้พลังของเครื่องมือค้นหาที่มีอยู่

เก็บชุดของเอกสารที่เกี่ยวข้องกับชุดของคำถามขึ้นอยู่กับ
ผู้ใช้แบบสอบถาม แล้วพวกเขาใช้ PageRank ( หน้า et al . ,
1999 ) ร่วมกับเอกสาร
ความถี่เพื่อหาตัวแทน
ส่วนใหญ่เอกสาร w.r.t. ผู้ใช้แบบสอบถาม จากเอกสารเหล่านี้
พวกเขาแยกชุดของแนวคิด .
แต่แทนที่จะแยกชุดของข้อตกลงจาก
เอกสาร ( ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการ ) พวกเขาพึ่งพาข้อมูล Meta ถูกใช้ได้มากขึ้น
โดยเฉพาะ meta คำหลักและชื่อเรื่องของ
หน้าเว็บ มันยังไม่ชัดเจนว่าเสี่ยงวิธีนี้
คือด้วยความเคารพ ) คำ