論文の概要: From Subsumption to Satisfiability: LLM-Assisted Active Learning for OWL Ontologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16672v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 20:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 14:04:47.800786
• Title: From Subsumption to Satisfiability: LLM-Assisted Active Learning for OWL Ontologies
• Title（参考訳）: 仮定から満足度へ:OWLオントロジーのためのLCM支援アクティブラーニング
• Authors: Haoruo Zhao, Wenshuo Tang, Duncan Guthrie, Michele Sevegnani, David Flynn, Paul Harvey,
• Abstract要約: アクティブな学習では、メンバシップクエリ(MQ)によって、学習者が教師に質問をすることができる。 我々は、各候補公理を対応する対概念に再構成し、制御された自然言語で言語化する。 対概念のインスタンスを近似する実世界の例を提供する第3のコンポーネントとして、Large Language Models (LLMs)を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1351175212666613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In active learning, membership queries (MQs) allow a learner to pose questions to a teacher, such as ''Is every apple a fruit?'', to which the teacher responds correctly with yes or no. These MQs can be viewed as subsumption tests with respect to the target ontology. Inspired by the standard reduction of subsumption to satisfiability in description logics, we reformulate each candidate axiom into its corresponding counter-concept and verbalise it in controlled natural language before presenting it to Large Language Models (LLMs). We introduce LLMs as a third component that provides real-world examples approximating an instance of the counter-concept. This design property ensures that only Type II errors may occur in ontology modelling; in the worst case, these errors merely delay the construction process without introducing inconsistencies. Experimental results on 13 commercial LLMs show that recall, corresponding to Type II errors in our framework, remains stable across several well-established ontologies.
• Abstract（参考訳）: アクティブな学習では、メンバシップクエリ(MQ)は、学習者が「すべてのリンゴは果物なのか?」といった質問を、教師がイエスまたはノーで正しく答えることを可能にする。 これらのMQは、ターゲットオントロジーに関して、仮定テストと見なすことができる。 記述論理学における仮定の標準化と満足度の向上に刺激されて、各候補公理を対応する対概念に再構成し、制御された自然言語で言語化し、大言語モデル(LLM)に提示する。 LLMを実世界の実例を提供する第3のコンポーネントとして紹介する。 この設計特性は、オントロジーモデリングにおいてタイプIIエラーのみが発生することを保証する。 13の商用LCM実験の結果,本フレームワークのタイプIIエラーに対応するリコールが,確立したオントロジーにおいて安定であることが確認された。

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