論文の概要: Tractable Diversity: Scalable Multiperspective Ontology Management via Standpoint EL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13187v1
• Date: Sat, 25 Feb 2023 22:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 18:31:37.804134
• Title: Tractable Diversity: Scalable Multiperspective Ontology Management via Standpoint EL
• Title（参考訳）: tractable diversity: perspective el によるスケーラブルなマルチパースペクティブオントロジー管理
• Authors: Luc\'ia G\'omez \'Alvarez, Sebastian Rudolph and Hannes Strass
• Abstract要約: 我々は、ドメイン知識の統合表現を可能にするELのマルチモーダル拡張であるStandpoint ELを紹介する。 Standpoint ELの好適なPTime標準推論が確立される一方で、空のスタンドポイントのような追加のロールの導入は、標準推論を難解なものにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The tractability of the lightweight description logic EL has allowed for the construction of large and widely used ontologies that support semantic interoperability. However, comprehensive domains with a broad user base are often at odds with strong axiomatisations otherwise useful for inferencing, since these are usually context-dependent and subject to diverging perspectives. In this paper we introduce Standpoint EL, a multi-modal extension of EL that allows for the integrated representation of domain knowledge relative to diverse, possibly conflicting standpoints (or contexts), which can be hierarchically organised and put in relation to each other. We establish that Standpoint EL still exhibits EL's favourable PTime standard reasoning, whereas introducing additional features like empty standpoints, rigid roles, and nominals makes standard reasoning tasks intractable.
• Abstract（参考訳）: 軽量記述論理ELのトラクタビリティにより、セマンティック相互運用性をサポートする大規模で広く使用されているオントロジーの構築が可能になった。 しかし、幅広いユーザベースを持つ包括的ドメインは、通常、コンテキスト依存であり、異なる視点の対象となるため、参照に有用でない強力な公理化と相反することが多い。 本稿では,EL のマルチモーダル拡張である Standpoint EL を紹介し,多種多様で相反するスタンドポイント(あるいはコンテキスト)に対するドメイン知識の統合表現を可能にする。 Standpoint EL は EL の好適な PTime 標準推論を示す一方で,空のスタンドポイントや厳格な役割,名目などの付加的な機能を導入することによって,標準的な推論タスクの難易度が向上する。

関連論文リスト

• Hints of Prompt: Enhancing Visual Representation for Multimodal LLMs in Autonomous Driving [65.04643267731122]
  一般的なMLLMとCLIPの組み合わせは、駆動固有のシナリオを正確に表現するのに苦労することが多い。 Hints of Prompt (HoP) フレームワークを提案する。 これらのヒントはHint Fusionモジュールを通じて融合され、視覚的表現が強化され、マルチモーダル推論が強化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T06:58:33Z)
• Self-MoE: Towards Compositional Large Language Models with Self-Specialized Experts [49.950419707905944]
  本稿では,モノリシックLLMを,自己専門化の専門家による構成的,モジュール的なシステムに変換するアプローチであるSelf-MoEを紹介する。 提案手法は, 自己生成合成データを用いて, 専門家モジュールを構成する自己特殊化を利用する。 本研究は, モジュール性の重要性, マルチベースLCMへの適用性, 効率的でスケーラブルで適応可能なシステムの実現における自己改善の可能性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T19:06:54Z)
• Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
  視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。 我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。 提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:59:48Z)
• BGE Landmark Embedding: A Chunking-Free Embedding Method For Retrieval Augmented Long-Context Large Language Models [13.229325187638432]
  大規模言語モデル(LLM)は、多くの重要なアプリケーションを扱うためにコンテキストの拡張を要求する。 既存のアプローチはコストがかかり、コンテキスト拡張の品質が劣る傾向がある。 拡張可能な埋め込みは、典型的なトークン埋め込みの強化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T12:41:01Z)
• LISA++: An Improved Baseline for Reasoning Segmentation with Large Language Model [54.850048630298495]
  既存のLISAモデルの更新であるLISA++を導入し、基本アーキテクチャをそのまま維持しながらコア機能の改善に重点を置いている。 インスタンスセグメンテーション機能が追加され、既存のマルチリージョンセグメンテーションとともに、より詳細なシーン分析が提供される。 これらの改善は、構造的変化やデータソースを追加することなく、セグメンテーションと会話スキルを強化することを目的とした、ジェネリックセグメンテーションデータセットの既存のサンプルをキュレートすることで達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T18:58:33Z)
• A Principled Framework for Knowledge-enhanced Large Language Model [58.1536118111993]
  大規模言語モデル(LLM)は汎用性があるが、深い信頼性のある推論を必要とするタスクに悩まされることが多い。 本稿では、知識を効果的に固定し、閉ループ推論プロセスを用いるLLMを作成するための厳密な設計のフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T18:10:02Z)
• A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended Version) [72.77805489645604]
  我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。 具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。 我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T11:26:26Z)
• Pushing the Boundaries of Tractable Multiperspective Reasoning: A Deduction Calculus for Standpoint EL+ [2.9005223064604073]
  Standpoint EL は一般的な記述論理 EL のマルチモーダル拡張である。 本稿では,この定式化の表現性を推し進めることで,Standpoint EL+と呼ばれる拡張論理に到達できることを示す。 これは、原型的満足度チェックの推論計算を設計することで達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T16:49:17Z)
• Standpoint Linear Temporal Logic [2.552459629685159]
  本稿では,表象の時間的特徴とSLのマルチパースペクティブ・モデリング能力を組み合わせた新たな論理である,点点線形時間論理(SLTL)を提案する。 論理SLTLとその構文とその意味を定義し、決定可能性を確立し、複雑性を減らし、SLTL推論を自動化するための表計算を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T15:03:38Z)
• How to Agree to Disagree: Managing Ontological Perspectives using Standpoint Logic [2.9005223064604073]
  Standpoint Logicは、既存のKR言語向けのシンプルだが汎用的なマルチモーダル論理アドオンである。 我々は、一階立ち位置論理のスタンドポイントフリーバージョンへのポリタイム変換を提供する。 次に、OWL 2 DL言語に基づく非常に表現力豊かな記述論理 SROIQb_s に対する類似の翻訳を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T12:29:08Z)
• Strong Admissibility for Abstract Dialectical Frameworks [0.0]
  ADFに対する解釈の強い許容性の概念を提示する。 ADFの強い許容解釈は、基底解釈をトップ要素とする格子を形成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T21:50:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。