論文の概要: Investigating Language Model Capabilities to Represent and Process Formal Knowledge: A Preliminary Study to Assist Ontology Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10249v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 13:46:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.107622
- Title: Investigating Language Model Capabilities to Represent and Process Formal Knowledge: A Preliminary Study to Assist Ontology Engineering
- Title（参考訳）: 形式的知識を表現・処理する言語モデル能力の検討:オントロジー工学を支援するための予備的研究
- Authors: Hanna Abi Akl,
- Abstract要約: 推論タスクにおけるSLM(Small Language Models)の性能に対する形式的手法の導入による影響について検討する。
この結果から,自然言語をよりコンパクトな論理言語に置き換えることができ,推論タスクの強い性能を維持しながら,よりコンパクトな論理言語に置き換えることが可能であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7767466724342065
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in Language Models (LMs) have failed to mask their shortcomings particularly in the domain of reasoning. This limitation impacts several tasks, most notably those involving ontology engineering. As part of a PhD research, we investigate the consequences of incorporating formal methods on the performance of Small Language Models (SLMs) on reasoning tasks. Specifically, we aim to orient our work toward using SLMs to bootstrap ontology construction and set up a series of preliminary experiments to determine the impact of expressing logical problems with different grammars on the performance of SLMs on a predefined reasoning task. Our findings show that it is possible to substitute Natural Language (NL) with a more compact logical language while maintaining a strong performance on reasoning tasks and hope to use these results to further refine the role of SLMs in ontology engineering.
- Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の最近の進歩は、特に推論の領域において、それらの欠点を隠蔽することができなかった。
この制限は、特にオントロジー工学に関わるいくつかのタスクに影響を及ぼす。
本稿では,PhD研究の一環として,Small Language Models (SLMs) における形式的手法が推論タスクに与える影響について検討する。
具体的には,SLMをオントロジー構築のブートストラップに活用することを目指して,各文法を用いた論理的問題表現が,予め定義された推論タスクにおけるSLMの性能に与える影響を判断するための,一連の予備実験を実施している。
この結果から, 自然言語をよりコンパクトな論理言語に置き換えることができ, 推論タスクの強い性能を維持しつつ, オントロジー工学におけるSLMの役割をさらに洗練させることが期待できることがわかった。
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