Fugu-MT 論文翻訳(概要): GLaMoR: Consistency Checking of OWL Ontologies using Graph Language Models

論文の概要: GLaMoR: Consistency Checking of OWL Ontologies using Graph Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19023v1
Date: Sat, 26 Apr 2025 21:20:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.094037
Title: GLaMoR: Consistency Checking of OWL Ontologies using Graph Language Models
Title（参考訳）: GLaMoR:グラフ言語モデルを用いたOWLオントロジーの一貫性チェック
Authors: Justin Mücke, Ansgar Scherp,
Abstract要約: セマンティック推論における重要な課題は一貫性の検証である。本稿では,グラフ構造化データに適応する推論パイプラインであるGLaMo(Graph Language Model for Reasoning)を提案する。以上の結果から,GLaMoはすべてのベースラインモデルより優れており,古典的推論の20倍の精度で95%の精度を実現していることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3916160303055563
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic reasoning aims to infer new knowledge from existing knowledge, with OWL ontologies serving as a standardized framework for organizing information. A key challenge in semantic reasoning is verifying ontology consistency. However, state-of-the-art reasoners are computationally expensive, and their efficiency decreases as ontology sizes grow. While classical machine learning models have been explored for consistency checking, they struggle to capture complex relationships within ontologies. Large language models (LLMs) have shown promising results for simple reasoning tasks but perform poorly on structured reasoning. The recently introduced Graph Language Model (GLM) offers a way to simultaneously process graph-structured data and text. This paper proposes GLaMoR (Graph Language Model for Reasoning), a reasoning pipeline that transforms OWL ontologies into graph-structured data and adapts the GLM architecture for consistency checking. We evaluate GLaMoR on ontologies from the NCBO BioPortal repository, converting them into triples suitable for model input. Our results show that the GLM outperforms all baseline models, achieving $95\%$ accuracy while being 20 times faster than classical reasoners. The Code is accessible under: https://github.com/JustinMuecke/GLaMoR
Abstract（参考訳）: セマンティック推論は既存の知識から新たな知識を推論することを目的としており、OWLオントロジーは情報を整理するための標準化された枠組みとして機能している。セマンティック推論における重要な課題は、オントロジーの一貫性を検証することである。しかし、最先端の推論器は計算コストが高く、オントロジーのサイズが大きくなるにつれて効率が低下する。古典的な機械学習モデルは一貫性チェックのために研究されているが、オントロジ内の複雑な関係を捉えるのに苦労している。大規模言語モデル(LLM)は単純な推論タスクに対して有望な結果を示すが、構造化推論では不十分である。最近導入されたグラフ言語モデル(GLM)は、グラフ構造化データとテキストを同時に処理する方法を提供する。本稿では、OWLオントロジーをグラフ構造化データに変換する推論パイプラインであるGLaMoR(Graph Language Model for Reasoning)を提案する。 NCBO BioPortalリポジトリからGLaMoRのオントロジーを評価し,モデル入力に適したトリプルに変換する。その結果,GLMはすべてのベースラインモデルより優れており,古典的推論よりも20倍高速でありながら,9,5\%の精度を実現していることがわかった。 https://github.com/JustinMuecke/GLaMoR

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