論文の概要: CatE: Embedding $\mathcal{ALC}$ ontologies using category-theoretical semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07163v1
• Date: Thu, 11 May 2023 22:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:25:58.599456
• Title: CatE: Embedding $\mathcal{ALC}$ ontologies using category-theoretical semantics
• Title（参考訳）: CatE:圏論的意味論を用いた$\mathcal{ALC}$オントロジーの埋め込み
• Authors: Fernando Zhapa-Camacho, Robert Hoehndorf
• Abstract要約: そこで我々はカテゴリ理論のセマンティクスを用いて公理のグラフ表現を生成するCatEを開発した。 CatEは, 埋込工法を改良することを示す。 また,CatEはバイオメディカル領域における機械学習タスクにおいて,モデル理論の埋め込み手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.217418197549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning with Semantic Web ontologies follows several strategies, one of which involves projecting ontologies into graph structures and applying graph embeddings or graph-based machine learning methods to the resulting graphs. Several methods have been developed that project ontology axioms into graphs. However, these methods are limited in the type of axioms they can project (totality), whether they are invertible (injectivity), and how they exploit semantic information. These limitations restrict the kind of tasks to which they can be applied. Category-theoretical semantics of logic languages formalizes interpretations using categories instead of sets, and categories have a graph-like structure. We developed CatE, which uses the category-theoretical formulation of the semantics of the Description Logic $\mathcal{ALC}$ to generate a graph representation for ontology axioms. The CatE projection is total and injective, and therefore overcomes limitations of other graph-based ontology embedding methods which are generally not invertible. We apply CatE to a number of different tasks, including deductive and inductive reasoning, and we demonstrate that CatE improves over state of the art ontology embedding methods. Furthermore, we show that CatE can also outperform model-theoretic ontology embedding methods in machine learning tasks in the biomedical domain.
• Abstract（参考訳）: ひとつは、オントロジーをグラフ構造に投影し、グラフ埋め込みやグラフベースの機械学習メソッドを結果のグラフに適用することである。 オントロジー公理をグラフに投影する手法がいくつか開発されている。 しかしながら、これらの手法は、投影できる公理の種類(トータル性)、可逆性(インジェクティビティ)の有無、意味情報の活用方法に制限されている。 これらの制限は適用可能なタスクの種類を制限する。 論理言語のカテゴリー論的意味論は、集合の代わりに圏を用いて解釈を形式化し、圏はグラフのような構造を持つ。 オントロジー公理のグラフ表現を生成するために、Description Logic $\mathcal{ALC}$のセマンティクスのカテゴリー論的定式化を利用するCatEを開発した。 ケート射影は総括的かつ単射的であり、従って一般に可逆でない他のグラフベースのオントロジー埋め込み法の制限を克服する。 帰納的推論や帰納的推論など,さまざまなタスクにCatEを適用し,CatEがアートオントロジーの埋め込み手法の状態を改善できることを実証した。 さらに,cateは生体医学領域の機械学習タスクにおけるモデル理論的オントロジー埋め込み手法よりも優れることを示した。

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