論文の概要: Using Large Language Models for OntoClean-based Ontology Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15864v1
- Date: Sat, 23 Mar 2024 15:09:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 20:42:03.575566
- Title: Using Large Language Models for OntoClean-based Ontology Refinement
- Title（参考訳）: オントクリーン型オントロジー再構成における大規模言語モデルの利用
- Authors: Yihang Zhao, Neil Vetter, Kaveh Aryan,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のOntoClean方法論への統合について検討する。
2つのプロンプト戦略を持つLSMを用いることで、ラベル付けプロセスにおける高い精度を実現することができることを示す。
この結果から, LLM が改良する可能性が示唆され, この統合を促進するためのプラグインソフトウェアの開発が提案されている。
- 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: This paper explores the integration of Large Language Models (LLMs) such as GPT-3.5 and GPT-4 into the ontology refinement process, specifically focusing on the OntoClean methodology. OntoClean, critical for assessing the metaphysical quality of ontologies, involves a two-step process of assigning meta-properties to classes and verifying a set of constraints. Manually conducting the first step proves difficult in practice, due to the need for philosophical expertise and lack of consensus among ontologists. By employing LLMs with two prompting strategies, the study demonstrates that high accuracy in the labelling process can be achieved. The findings suggest the potential for LLMs to enhance ontology refinement, proposing the development of plugin software for ontology tools to facilitate this integration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-3.5 や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) をオントロジー改善プロセスに統合する。
OntoCleanは、オントロジのメタ物理的品質を評価するために重要であり、クラスにメタプロパティを割り当て、一連の制約を検証する2段階のプロセスを含んでいる。
手作業による最初のステップの実行は、哲学的な専門知識の必要性と、オントロジストの間での合意の欠如により、実践上の困難さを証明している。
2つのプロンプト戦略を持つLSMを用いることで、ラベル付けプロセスにおける高い精度を実現することができることを示す。
この結果から,LDMがオントロジーの洗練を促進し,オントロジーツール用プラグインソフトウェアの開発が促進される可能性が示唆された。
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