論文の概要: Predicting the Score of Atomic Candidate OWL Class Axioms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10841v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 08:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:19:23.137953
• Title: Predicting the Score of Atomic Candidate OWL Class Axioms
• Title（参考訳）: 原子候補OWLクラスの公理のスコア予測
• Authors: Ali Ballout (UCA, Laboratoire I3S - SPARKS, WIMMICS), Andrea G B Tettamanzi (Laboratoire I3S - SPARKS, UCA, WIMMICS), C\'elia da Costa Pereira (UCA, Laboratoire I3S - SPARKS)
• Abstract要約: 公理スコアは計算コストがかかることが多いため、レベルワイドな生成・テストアルゴリズムや進化アルゴリズムのような検索手法で使用する場合、問題となる。 本稿では,候補クラスの公理の可能性を推定する推論の代用として,予測モデルを開発するという課題に対処する。 この研究で得られたアプローチは、候補クラスの公理の確率スコアを正確に学習し、様々なクラス公理に対してそれを行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Candidate axiom scoring is the task of assessing the acceptability of a candidate axiom against the evidence provided by known facts or data. The ability to score candidate axioms reliably is required for automated schema or ontology induction, but it can also be valuable for ontology and/or knowledge graph validation. Accurate axiom scoring heuristics are often computationally expensive, which is an issue if you wish to use them in iterative search techniques like level-wise generate-and-test or evolutionary algorithms, which require scoring a large number of candidate axioms. We address the problem of developing a predictive model as a substitute for reasoning that predicts the possibility score of candidate class axioms and is quick enough to be employed in such situations. We use a semantic similarity measure taken from an ontology's subsumption structure for this purpose. We show that the approach provided in this work can accurately learn the possibility scores of candidate OWL class axioms and that it can do so for a variety of OWL class axioms.
• Abstract（参考訳）: 候補公理スコアリング(英語: Candidate axiom score)とは、候補者公理の受理性を評価するタスクである。 候補公理を確実にスコア付けする能力は、自動スキーマやオントロジ誘導には必要だが、オントロジや知識グラフの検証にも有用である。 正確な公理スコアリングヒューリスティックは計算コストがかかることが多いため、レベルワイドな生成・テストアルゴリズムや進化的アルゴリズムのような反復的な検索手法で使用する場合には問題となる。 本稿では,候補クラスの公理の可能性を予測し,そのような状況において十分に迅速に利用できる推論の代用として予測モデルを開発するという課題に対処する。 この目的のために、オントロジーの仮定構造から取られた意味的類似性尺度を用いる。 本研究で提案するアプローチは,OWLクラスの公理候補の確率スコアを正確に学習し,OWLクラスの公理を多種多様な公理に対して適用可能であることを示す。

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