論文の概要: Dynamic Retrieval Augmented Generation of Ontologies using Artificial Intelligence (DRAGON-AI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10904v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 03:19:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 21:25:39.221393
• Title: Dynamic Retrieval Augmented Generation of Ontologies using Artificial Intelligence (DRAGON-AI)
• Title（参考訳）: 人工知能(DRAGON-AI)を用いた動的検索オントロジー生成
• Authors: Sabrina Toro, Anna V Anagnostopoulos, Sue Bello, Kai Blumberg, Rhiannon Cameron, Leigh Carmody, Alexander D Diehl, Damion Dooley, William Duncan, Petra Fey, Pascale Gaudet, Nomi L Harris, Marcin Joachimiak, Leila Kiani, Tiago Lubiana, Monica C Munoz-Torres, Shawn O'Neil, David Osumi-Sutherland, Aleix Puig, Justin P Reese, Leonore Reiser, Sofia Robb, Troy Ruemping, James Seager, Eric Sid, Ray Stefancsik, Magalie Weber, Valerie Wood, Melissa A Haendel, Christopher J Mungall
• Abstract要約: オントロジーは、生物医学、環境学、食品科学などの分野における情報基盤の基本的な構成要素である。 我々はAI(DRAGON-AI)を用いた動的検索オントロジー生成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.636026961059642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ontologies are fundamental components of informatics infrastructure in domains such as biomedical, environmental, and food sciences, representing consensus knowledge in an accurate and computable form. However, their construction and maintenance demand substantial resources, necessitating substantial collaborative efforts of domain experts, curators, and ontology experts. We present Dynamic Retrieval Augmented Generation of Ontologies using AI (DRAGON-AI), an ontology generation method employing Large Language Models (LLMs) and Retrieval Augmented Generation (RAG). This method can generate textual and logical ontology components, drawing from existing knowledge in multiple ontologies, as well as unstructured textual sources. We assessed DRAGON-AI across ten diverse ontologies, making use of extensive manual evaluation of results. We demonstrate high precision for relationship generation, close to but lower than precision from logic-based reasoning. We also demonstrate definition generation comparable with but lower than human-generated definitions. Notably, expert evaluators were better able to discern subtle flaws in AI-generated definitions. We also demonstrated the ability of DRAGON-AI to incorporate natural language instructions in the form of GitHub issues. These findings suggest DRAGON-AI's potential to substantially aid the manual ontology construction process. However, our results also underscore the importance of having expert curators and ontology editors drive the ontology generation process.
• Abstract（参考訳）: オントロジーは、バイオメディカル、環境、食品科学といった分野における情報基盤の基本的な構成要素であり、正確で計算可能な形でコンセンサス知識を表す。 しかし、その建設と維持にはかなりの資源が必要であり、ドメインの専門家、キュレーター、オントロジーの専門家の協力を必要としている。 本稿では,Large Language Models (LLM) とRetrieval Augmented Generation (RAG) を用いたオントロジー生成手法であるAI (DRAGON-AI) を用いた動的検索用拡張オントロジー生成について述べる。 本手法は,複数オントロジーにおける既存の知識と非構造化テキストソースから,テキストおよび論理オントロジー要素を生成する。 10種類のオントロジでDRAGON-AIを評価し,手作業による評価を行った。 論理に基づく推論の精度は, ほぼ同じでも精度が低い関係生成の精度を示す。 また,人為的な定義に匹敵する定義生成を示す。 特に、専門家の評価者は、AIが生成した定義の微妙な欠陥をよりよく識別することができた。 GitHubイシューの形で自然言語命令を組み込むDRAGON-AIの能力を実証した。 これらの結果から,DRAGON-AIが手動オントロジー構築に有効である可能性が示唆された。 しかし,我々は,専門家キュレーターとオントロジー編集者がオントロジー生成プロセスを推進することの重要性を強調する。

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