در سال‎های اخیر، چند روش مطرح شد تا مسئله‎ی یادگیری هستان‎شناسی حاصل شود. در اکثر این روش‎ها، نمونه‎ی متن تنها براساس اطلاعات می‎باشد که در عبارت وزنی قرار گرفته‎اند و بنابراین معانی گنجانده شده در این ترتیب را پردازش نمی‎کنند که در آن کلمات ظاهر می‎شوند. همچنین کاربرد بسیاری از ابعاد، در مدل مجتمع غیرضروری می‎باشد و بر کیفیت یادگیری (تعمیم کلی) تاثیر می‎گذارد. بنابراین در این مطالعه، یک روش نیمه- خودکار را مطرح می‎کنیم که از انتخاب متغیرها و خوشه‎بندی آنها استفاده می‎کند تا تغییرات انتخابی را پیدا کند. برای شناسایی شباهت بین اثرات ساختگی هستان‎شناسی و تغییرات انتخابی از یک فرآیند تنظیم یا انطباق استفاده کردیم. این روش پردازش زبان طبیعی، شاخص گذاری، و تکنیک‎های یادگیری ماشینی را استخراج می‎کند تا بهره‎وری از کار مهندسی هستان‎شناسی را در طی توسعه‎ی مدل مفهومی افزایش می‎دهد. مطالعات تجربی خوبی کاربردهای چند رشته ای این روش را اثبات می‎کنند. 

کلمات کلیدی: یادگیری، داده کاوی، NLP، هستان‎شناسی، شبکه معنایی، تنظیم یا انطباق، شاخص گذاری، انتخاب متغیرها، TSVD.