論文の概要: DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03067v2
- Date: Sat, 9 Mar 2024 02:17:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 16:58:43.801082
- Title: DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning
- Title（参考訳）: DeepOnto: ディープラーニングによるオントロジーエンジニアリングのためのPythonパッケージ
- Authors: Yuan He, Jiaoyan Chen, Hang Dong, Ian Horrocks, Carlo Allocca, Taehun
Kim, Brahmananda Sapkota
- Abstract要約: ディープラーニングを用いたエンジニアリング用に設計されたPythonパッケージであるDeepOntoを提示する。
DeepOntoは、さまざまなエンジニアリングタスクをサポートする一連のツール、機能、アルゴリズムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.459646169565602
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Integrating deep learning techniques, particularly language models (LMs),
with knowledge representation techniques like ontologies has raised widespread
attention, urging the need of a platform that supports both paradigms. Although
packages such as OWL API and Jena offer robust support for basic ontology
processing features, they lack the capability to transform various types of
information within ontologies into formats suitable for downstream deep
learning-based applications. Moreover, widely-used ontology APIs are primarily
Java-based while deep learning frameworks like PyTorch and Tensorflow are
mainly for Python programming. To address the needs, we present DeepOnto, a
Python package designed for ontology engineering with deep learning. The
package encompasses a core ontology processing module founded on the
widely-recognised and reliable OWL API, encapsulating its fundamental features
in a more "Pythonic" manner and extending its capabilities to incorporate other
essential components including reasoning, verbalisation, normalisation,
taxonomy, projection, and more. Building on this module, DeepOnto offers a
suite of tools, resources, and algorithms that support various ontology
engineering tasks, such as ontology alignment and completion, by harnessing
deep learning methods, primarily pre-trained LMs. In this paper, we also
demonstrate the practical utility of DeepOnto through two use-cases: the
Digital Health Coaching in Samsung Research UK and the Bio-ML track of the
Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術、特に言語モデル(LM)とオントロジーのような知識表現技術を統合することで、両方のパラダイムをサポートするプラットフォームの必要性が高まっている。
OWL APIやJanaといったパッケージは、基本的なオントロジー処理機能に対する堅牢なサポートを提供するが、オントロジー内の様々な種類の情報を、下流のディープラーニングベースのアプリケーションに適したフォーマットに変換する能力は欠如している。
さらに、広く使われているオントロジーapiは主にjavaベースで、pytorchやtensorflowといったディープラーニングフレームワークは主にpythonプログラミング用である。
このニーズに対処するため,我々は,ディープラーニングを用いたオントロジーエンジニアリング用に設計されたPythonパッケージであるDeepOntoを紹介する。
このパッケージは、広く認識され信頼性の高いOWL API上に構築されたコアオントロジー処理モジュールを含み、基本的な機能をよりPython的な方法でカプセル化し、推論、動詞化、正規化、分類学、予測など、他の必須コンポーネントを組み込む機能を拡張する。
このモジュール上に構築されているDeepOntoは、オントロジーアライメントや完了といった様々なオントロジーエンジニアリングタスクをサポートする一連のツール、リソース、アルゴリズムを提供する。
本稿では,Samsung Research UKのDigital Health Coachingと,Ontology Alignment Evaluation Initiative(OAEI)のBio-MLトラックの2つのユースケースを通じて,DeepOntoの実用性を実証する。
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