Prof. Dr. Shahrul Azman Mohd Noah, forDr. Lailatul Qadri Binti Zakaria2026-05-122026-05-12https://dspace.academy.edu.ly/handle/123456789/2043The challenge becomes particularly critical in domains like crime analysis, where labeled data is scarce and expensive to obtain. Crime event extraction often involves processing unstructured sources like news articles, social media, and police reports (Carnaz et al. 2019). While LLMs show promise in addressing these challenges through their advanced capabilities, their effective application requires careful consideration of domain-specific requirements and constraints.Populasi ontologi merujuk kepada proses kemasukan fakta dari sumber pengetahuan yang diberikan ke dalam ontologi. Fakta ini lazimnya diwakili dalam format berstruktur dan diintegrasikan ke dalam pengetahuan ontologi sedia ada. Walau bagaimanapun, sumber teks dalam talian merupakan sumber utama pengetahuan yang meliputi jumlah data besar, yang diperoleh secara langsung atau tidak langsung. Oleh itu, analisis automatik terhadap jumlah pengetahuan yang luas dari sumber ini menarik perhatian penyelidik. Ontologi peristiwa ialah salah satu sumber pengetahuan yang kaya merangkumi elemen seperti masa, lokasi, jenis, dan peristiwa itu sendiri. Teknik pembelajaran terselia untuk populasi ontologi telah menunjukkan hasil yang menggalakkan, terutama untuk domain bersumber tinggi.SUPPORT CRIME EVENT ONTOLOGY