論文の概要: Contextual Semantic Embeddings for Ontology Subsumption Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09791v4
• Date: Sat, 18 Mar 2023 18:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 05:02:51.479464
• Title: Contextual Semantic Embeddings for Ontology Subsumption Prediction
• Title（参考訳）: オントロジー仮定予測のための文脈意味埋め込み
• Authors: Jiaoyan Chen and Yuan He and Yuxia Geng and Ernesto Jimenez-Ruiz and Hang Dong and Ian Horrocks
• Abstract要約: 本稿では,Web Ontology (OWL) のクラスに BERTSubs というコンテキスト埋め込みの新たな予測手法を提案する。 これは、事前訓練された言語モデルBERTを利用してクラスの埋め込みを計算し、クラスコンテキストと論理的存在制約を組み込むためにカスタマイズされたテンプレートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.61925808225345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automating ontology construction and curation is an important but challenging task in knowledge engineering and artificial intelligence. Prediction by machine learning techniques such as contextual semantic embedding is a promising direction, but the relevant research is still preliminary especially for expressive ontologies in Web Ontology Language (OWL). In this paper, we present a new subsumption prediction method named BERTSubs for classes of OWL ontology. It exploits the pre-trained language model BERT to compute contextual embeddings of a class, where customized templates are proposed to incorporate the class context (e.g., neighbouring classes) and the logical existential restriction. BERTSubs is able to predict multiple kinds of subsumers including named classes from the same ontology or another ontology, and existential restrictions from the same ontology. Extensive evaluation on five real-world ontologies for three different subsumption tasks has shown the effectiveness of the templates and that BERTSubs can dramatically outperform the baselines that use (literal-aware) knowledge graph embeddings, non-contextual word embeddings and the state-of-the-art OWL ontology embeddings.
• Abstract（参考訳）: オントロジーの構築とキュレーションの自動化は、知識工学と人工知能における重要な課題である。 文脈的セマンティック埋め込みのような機械学習技術による予測は有望な方向であるが、関連する研究はWeb Ontology Language (OWL)における表現的オントロジーの予備的研究である。 本稿では,OWLオントロジーのクラスに対するBERTSubsという新しい仮定予測手法を提案する。 これは、事前訓練された言語モデルBERTを利用してクラスのコンテキスト埋め込みを計算し、クラスコンテキスト(例えば、近隣クラス)と論理的存在制限を組み込むためにカスタマイズされたテンプレートを提案する。 BERTSubsは、同じオントロジーまたは他のオントロジーからの命名されたクラスや、同じオントロジーからの既存の制限を含む、複数の種類のサブサマーを予測することができる。 3つの異なる仮定タスクに対する5つの実世界のオントロジーに対する広範囲な評価は、テンプレートの有効性を示し、BERTSubsは(文字認識の)知識グラフの埋め込み、非文脈語埋め込み、最先端のOWLオントロジーの埋め込みを使用するベースラインを劇的に上回っている。

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