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Notation based Content Extraction from Disparate Databases Using Ontology

机译：使用本体从不同数据库中基于符号的内容提取

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In Knowledge-Discovery and Data Mining, the method of finding huge volumes of data for patterns using tools such as categorization, Clustering, etc. is very common. The data thus has received too many parameters. For someone who is a non skilled in data mining, the obtained policy are too far away, many of them non-fascinating and with low unambiguousness and very hard to recognize. To overcome these limitations of simple keyword and content-based textual information access, an ontology-driven framework is developed. In our proposed technique, indexes are used to get the crystal clear data from the bulk of database by applying ontology-semantic web concept which will achieve a good percentage of data retrieval from electronic text resources and finally retrieved accurate information using index based semantic search when compared with knowledge search.
机译：在知识发现和数据挖掘中，使用分类，聚类等工具为模式查找大量数据的方法非常普遍。因此，数据接收了太多参数。对于那些不擅长数据挖掘的人来说，所获得的策略距离太远，其中许多策略并不引人入胜，含糊不清且很难识别。为了克服简单的关键字和基于内容的文本信息访问的这些限制，开发了一种本体驱动的框架。在我们提出的技术中，通过使用本体语义Web概念，索引被用于从大量数据库中获得水晶般清晰的数据，这将实现从电子文本资源中检索数据的良好百分比，并最终在基于索引的语义搜索中检索准确的信息。与知识搜索相比。

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