論文の概要: Applying Large Language Models in Knowledge Graph-based Enterprise Modeling: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03566v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 06:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:48.406326
• Title: Applying Large Language Models in Knowledge Graph-based Enterprise Modeling: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づくエンタープライズモデリングにおける大規模言語モデルの適用 - 課題と機会
• Authors: Benedikt Reitemeyer, Hans-Georg Fill,
• Abstract要約: エンタープライズモデリングにおける大規模言語モデル(LLM)は、最近、学術研究から産業応用へとシフトし始めている。 本稿では,企業モデリングにおける知識グラフに基づくアプローチを採用し,LLMの潜在的なメリットについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The role of large language models (LLMs) in enterprise modeling has recently started to shift from academic research to that of industrial applications. Thereby, LLMs represent a further building block for the machine-supported generation of enterprise models. In this paper we employ a knowledge graph-based approach for enterprise modeling and investigate the potential benefits of LLMs in this context. In addition, the findings of an expert survey and ChatGPT-4o-based experiments demonstrate that LLM-based model generations exhibit minimal variability, yet remain constrained to specific tasks, with reliability declining for more intricate tasks. The survey results further suggest that the supervision and intervention of human modeling experts are essential to ensure the accuracy and integrity of the generated models.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズモデリングにおける大規模言語モデル(LLM)の役割は、最近、学術研究から産業応用へのシフトが始まっている。 これにより、LLMは、マシンがサポートするエンタープライズモデルのさらなるビルディングブロックとなる。 本稿では、企業モデリングにおける知識グラフに基づくアプローチを採用し、この文脈におけるLLMの潜在的メリットについて検討する。 さらに、専門家による調査とChatGPT-4oに基づく実験の結果、LLMベースのモデル生成は最小限の変動性を示すが、特定のタスクには制約がなく、より複雑なタスクでは信頼性が低下することを示した。 さらに, 人体モデル専門家の監督と介入は, 生成したモデルの精度と整合性を確保する上で不可欠であることが示唆された。

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