論文の概要: Knowledge Graph Re-engineering Along the Ontological Continuum (extended version)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22093v2
• Date: Sat, 23 May 2026 05:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:37.948007
• Title: Knowledge Graph Re-engineering Along the Ontological Continuum (extended version)
• Title（参考訳）: オントロジー連続体に沿った知識グラフの再設計(拡張版)
• Authors: Enrico Daga, Valentina Tamma, Terry Payne,
• Abstract要約: 我々は,概念的枠組みが意味論と実用学,プロパティと手頃さの2つの区別で定義される理論的構造を定義することを目的とする。 我々はオープンな研究課題を明確にし、共同研究課題として存在論的連続体を開発するようコミュニティに呼びかける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge graphs have become the primary vehicle for data integration and are critical to the success of modern AI, but the diversity of KG modelling practices, from lightweight vocabularies to richly axiomatised ontologies, makes integration and reuse expensive and brittle. This challenge is particularly acute in neuro-symbolic AI, where bridging neural and symbolic components depends on the ability to reengineer KGs to fit new requirements; GenAI now offers unprecedented automation capability, but without a principled understanding of the KG space, such automation remains conceptually ungrounded. We introduce the ontological continuum as that missing conceptualisation, a theoretical construct a theoretical construct whose characterisation framework is defined by two orthogonal distinctions: semantics vs pragmatics, and properties vs affordances; together these define a vocabulary to describe, compare, navigate, and transform KGs across the full range of modelling practices. The methodological stance is empirical: rather than prescribing how KGs should be modelled, the continuum aims to define a theory of the existent, derived from observation of real-world KG engineering practices and whose structure can be made formally explicit, for example, through Formal Concept Analysis (FCA). We ground the vision through a case study on provenance knowledge, showing how a single concern manifests differently across the continuum. We articulate five open research challenges and invite the community to develop the ontological continuum as a shared research agenda.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフは、データ統合の主要な手段として、現代のAIの成功に欠かせないものとなっているが、軽量語彙からリッチな公理化オントロジーまで、KGモデリングプラクティスの多様性によって、統合と再利用が高価で不安定になっている。 この課題は、神経と象徴的なコンポーネントをブリッジすることは、新しい要件に合うようにKGを再設計する能力に依存する。GenAIは現在、前例のない自動化機能を提供しているが、KG空間の原則的な理解がなければ、そのような自動化は概念的に未解決のままである。 概念化の欠如としてのオントロジ的連続体は, 意味論と実用論, プロパティと余剰論という2つの直交的な区別によって, 特徴化の枠組みが定義される理論的構成体であり, 共に, KGをモデリングの実践の全範囲にわたって記述し, 比較し, ナビゲートし, 変換するための語彙を定義する。 KGをどうモデル化すべきかを規定する代わりに、この連続体は実世界のKG工学の実践を観察し、例えば形式的概念分析(FCA)を通して構造を正式に明示できるような存在の理論を定義することを目的としている。 我々は、証明知識に関するケーススタディを通じて、このビジョンを基礎にし、連続体全体で単一の関心がどう異なるかを示す。 我々は,5つのオープンな研究課題を明確にし,共同研究課題として,コミュニティにオントロジ的連続体の開発を依頼する。

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