論文の概要: Exploring a Large Language Model for Transforming Taxonomic Data into OWL: Lessons Learned and Implications for Ontology Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18651v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 19:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.929545
• Title: Exploring a Large Language Model for Transforming Taxonomic Data into OWL: Lessons Learned and Implications for Ontology Development
• Title（参考訳）: 分類学データをOWLに変換するための大規模言語モデルの探索:オントロジー開発における教訓と意義
• Authors: Filipi Miranda Soares, Antonio Mauro Saraiva, Luís Ferreira Pires, Luiz Olavo Bonino da Silva Santos, Dilvan de Abreu Moreira, Fernando Elias Corrêa, Kelly Rosa Braghetto, Debora Pignatari Drucker, Alexandre Cláudio Botazzo Delbem,
• Abstract要約: 本稿では,種分類におけるChatGPT-4を用いた農業製品型オントロジー(APTO)におけるオルガニズムモジュールの開発について検討する。 本手法では,ChatGPT-4を用いてGBIF Backbone APIからデータを抽出し,APTOのさらなる統合のためのファイルを生成する。 1つは、BrowserOPプラグインを介してタスクを実行するためのChatGPT-4の一連のプロンプトを発行すること、2つは、タスクを実行するためのPythonアルゴリズムを設計するためにChatGPT-4を指示することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.74965026095835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Managing scientific names in ontologies that represent species taxonomies is challenging due to the ever-evolving nature of these taxonomies. Manually maintaining these names becomes increasingly difficult when dealing with thousands of scientific names. To address this issue, this paper investigates the use of ChatGPT-4 to automate the development of the :Organism module in the Agricultural Product Types Ontology (APTO) for species classification. Our methodology involved leveraging ChatGPT-4 to extract data from the GBIF Backbone API and generate OWL files for further integration in APTO. Two alternative approaches were explored: (1) issuing a series of prompts for ChatGPT-4 to execute tasks via the BrowserOP plugin and (2) directing ChatGPT-4 to design a Python algorithm to perform analogous tasks. Both approaches rely on a prompting method where we provide instructions, context, input data, and an output indicator. The first approach showed scalability limitations, while the second approach used the Python algorithm to overcome these challenges, but it struggled with typographical errors in data handling. This study highlights the potential of Large language models like ChatGPT-4 to streamline the management of species names in ontologies. Despite certain limitations, these tools offer promising advancements in automating taxonomy-related tasks and improving the efficiency of ontology development.
• Abstract（参考訳）: 種分類学を表すオントロジーで科学的名前を管理することは、これらの分類学の進化する性質のために困難である。 何千もの科学的名前を扱う場合、手動でこれらの名前を維持することはますます困難になる。 そこで本研究では,ChatGPT-4を用いて,農業製品型オントロジー(APTO)における有機物モジュールの開発を自動化する。 本手法では,ChatGPT-4を用いてGBIF Backbone APIからデータを抽出し,OWLファイルを生成してAPTOにさらなる統合を行う。 1つは、BrowserOPプラグインを介してタスクを実行するためのChatGPT-4の一連のプロンプトを発行すること、2つは、類似タスクを実行するためのPythonアルゴリズムを設計するためにChatGPT-4を指示することである。 どちらのアプローチも、命令、コンテキスト、入力データ、出力インジケータを提供するプロンプト方式に依存しています。 第一のアプローチはスケーラビリティの制限を示し、第二のアプローチはPythonアルゴリズムを使ってこれらの課題を克服したが、データハンドリングにおけるタイポグラフィ上のエラーに悩まされた。 本研究は, オントロジーにおける種名管理を効率化するChatGPT-4のような大規模言語モデルの可能性を明らかにする。 特定の制限にもかかわらず、これらのツールは分類関連タスクの自動化とオントロジー開発効率の向上に有望な進歩を提供する。

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