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摘要翻译：
从文本构建的概念模型很少是本体。事实上，这样的概念化是依赖于语料库的，并没有提供我们从本体论中期望的主要属性。此外，从文本中提取的本体通常与专家使用形式化语言定义的本体不匹配。这并不奇怪，因为本体论是一种语言外的概念化，而从文本中提取的知识是语篇语言学关注的问题。文本的不完整性和修辞数字的使用，如省略，改变了我们对概念化的看法。文本理解所必需的本体知识一般不嵌入到文档中。
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英文标题：
《Dire n'est pas concevoir》
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作者：
Christophe Roche (LISTIC)
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最新提交年份：
2010
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Computation and Language        计算与语言
分类描述：Covers natural language processing. Roughly includes material in ACM Subject Class I.2.7. Note that work on artificial languages (programming languages, logics, formal systems) that does not explicitly address natural-language issues broadly construed (natural-language processing, computational linguistics, speech, text retrieval, etc.) is not appropriate for this area.
涵盖自然语言处理。大致包括ACM科目I.2.7类的材料。请注意，人工语言（编程语言、逻辑学、形式系统）的工作，如果没有明确地解决广义的自然语言问题（自然语言处理、计算语言学、语音、文本检索等），就不适合这个领域。
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英文摘要：
  The conceptual modelling built from text is rarely an ontology. As a matter of fact, such a conceptualization is corpus-dependent and does not offer the main properties we expect from ontology. Furthermore, ontology extracted from text in general does not match ontology defined by expert using a formal language. It is not surprising since ontology is an extra-linguistic conceptualization whereas knowledge extracted from text is the concern of textual linguistics. Incompleteness of text and using rhetorical figures, like ellipsis, modify the perception of the conceptualization we may have. Ontological knowledge, which is necessary for text understanding, is not in general embedded into documents.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1002.2034

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关键词：Intelligence Presentation Computation Linguistics Presentatio Dire 形式化 本体 knowledge 语言学