Обогащение онтологии — это процесс расширения существующей онтологии путем добавления новых концепций, отношений, атрибутов или метаданных. Цель состоит в том, чтобы сделать онтологию более полной и репрезентативной для моделируемой предметной области, что облегчает интеграцию данных, анализ и обнаружение знаний.

Обогащение онтологии имеет решающее значение для поддержания актуальности и точности онтологии с течением времени. По мере развития предметных областей и появления новой информации обогащение онтологии гарантирует, что она остается ценным инструментом для организации данных, семантической совместимости и принятия решений. Это также помогает преодолеть разрыв между различными источниками данных путем стандартизации используемой терминологии и отношений.

Добавляя новые понятия и отношения в онтологию, обогащение помогает получать более подробные и точные представления о предметной области. Это уменьшает неоднозначность, улучшает классификацию данных и повышает точность запросов к данным. В результате обогащенные онтологии способствуют повышению качества и надежности данных.

Общие методы обогащения онтологии включают ручное курирование экспертами предметной области, автоматическое извлечение из текста и баз данных с использованием обработки естественного языка (NLP) и алгоритмов машинного обучения. Гибридные подходы, сочетающие ручные и автоматизированные методы, часто используются для балансировки точности и масштабируемости.