論文の概要: Ontology-Compliant Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21188v1
- Date: Sun, 22 Mar 2026 12:18:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.283725
- Title: Ontology-Compliant Knowledge Graphs
- Title(参考訳): オントロジー-一貫性のある知識グラフ
- Authors: Zhangcheng Qiang,
- Abstract要約: オントロジーコンプライアンスにおける重要な課題について議論し、新しい用語マッチングアルゴリズムを導入する。
建築部門は、オントロジーに準拠するKGの妥当性をテストするためのケーススタディである。
我々は、オントロジーに準拠したKGを用いて、異種KGの自動マッチング、アライメント、調和を追求することを推奨する。
- 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: Ontologies can act as a schema for constructing knowledge graphs (KGs), offering explainability, interoperability, and reusability. We explore \emph{ontology-compliant} KGs, aiming to build both internal and external ontology compliance. We discuss key tasks in ontology compliance and introduce our novel term-matching algorithms. We also propose a \emph{pattern-based compliance} approach and novel compliance metrics. The building sector is a case study to test the validity of ontology-compliant KGs. We recommend using ontology-compliant KGs to pursue automatic matching, alignment, and harmonisation of heterogeneous KGs.
- Abstract(参考訳): オントロジは知識グラフ(KG)を構築するためのスキーマとして機能し、説明可能性、相互運用性、再利用性を提供する。
我々は、内部および外部オントロジーコンプライアンスを構築することを目的として、emph{ontology-compliant} KGsを探索する。
オントロジーコンプライアンスにおける重要な課題について議論し、新しい用語マッチングアルゴリズムを導入する。
また,新しいコンプライアンス指標と 'emph{pattern-based compliance} アプローチを提案する。
建築部門は、オントロジーに準拠するKGの妥当性をテストするためのケーススタディである。
我々は、オントロジーに準拠したKGを用いて、異種KGの自動マッチング、アライメント、調和を追求することを推奨する。
関連論文リスト
- Beyond the Academic Monoculture: A Unified Framework and Industrial Perspective for Attributed Graph Clustering [75.50670592447219]
分散グラフクラスタリング(AGC)は、構造トポロジとノード属性を共同でモデル化することによって、ノードを凝集性グループに分割する基本的な教師なしタスクである。
この調査は、3つの相補的な視点からAGCを包括的かつ工業的に基礎づけたレビューを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-21T14:15:34Z) - Enrich-on-Graph: Query-Graph Alignment for Complex Reasoning with LLM Enriching [61.824094419641575]
大言語モデル(LLM)は知識グラフ質問応答(KGQA)のような知識集約的なシナリオにおける幻覚と事実的誤りに苦しむ
これは、構造化知識グラフ(KG)と非構造化クエリのセマンティックギャップによるもので、その焦点や構造に固有の違いが原因である。
既存の手法は通常、バニラKGの資源集約的で非スケーリング可能な推論を用いるが、このギャップを見落としている。
我々は、LLMの事前知識を活用してKGを充実させる柔軟なフレームワークEnrich-on-Graph(EoG)を提案し、グラフとクエリ間のセマンティックギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T06:48:52Z) - Talking to GDELT Through Knowledge Graphs [0.6153162958674417]
本研究では,各アプローチの強みと弱みを質問応答解析で把握するために,様々なRAG(Retrieval Augmented Regeneration)アプローチについて検討する。
テキストコーパスから情報を取得するために,従来のベクトルストアRAGと,最先端の大規模言語モデル(LLM)に基づくアプローチを実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-10T17:48:10Z) - Ontology-grounded Automatic Knowledge Graph Construction by LLM under Wikidata schema [60.42231674887294]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた知識グラフ構築のためのオントロジー的アプローチを提案する。
我々は、一貫性と解釈可能性を確保するために、抽出された関係に基づいて、著者によるオントロジーによるKGの基底生成を行う。
我々の研究は、人間の介入を最小限に抑えたスケーラブルなKG建設パイプラインの実現に向けて有望な方向を示し、高品質で人間に解釈可能なKGを生み出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-30T13:36:05Z) - Leveraging LLM for Automated Ontology Extraction and Knowledge Graph Generation [3.2513035377783717]
OntoKGenは、オントロジー抽出と知識グラフ生成のための真のパイプラインである。
OntoKGenは、Neo4jのようなスキーマレスで非リレーショナルなデータベースへのシームレスな統合を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-30T23:11:44Z) - Histopathology Whole Slide Image Analysis with Heterogeneous Graph
Representation Learning [78.49090351193269]
本稿では,WSI分析のために,異なる種類の核間の相互関係を利用する新しいグラフベースのフレームワークを提案する。
具体的には、WSI を各ノードに "nucleus-type" 属性と各エッジに類似した意味属性を持つ異種グラフとして定式化する。
我々のフレームワークは、様々なタスクに対してかなりのマージンで最先端の手法より優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T14:43:40Z) - Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for
Recommendation [93.08709357435991]
知識グラフ(KG)は、推薦システムにおいてますます重要な役割を果たす。
既存のGNNベースのモデルは、きめ細かいインテントレベルでのユーザ項目関係の特定に失敗します。
本稿では,新しいモデルである知識グラフベースインテントネットワーク(kgin)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T03:21:36Z) - On the Role of Conceptualization in Commonsense Knowledge Graph
Construction [59.39512925793171]
アトミックやASERのような常識知識グラフ(CKG)は、従来のKGと大きく異なる。
本稿では, CKG の概念化手法を紹介し, テキストに記述されたエンティティを特定の概念のインスタンスとみなすか, あるいはその逆を例に紹介する。
提案手法は, 可塑性三重項を効果的に同定し, 新たなノードの3重項と, 多様性と新規性の両端項によってKGを拡張できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T14:35:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。