論文の概要: When CQs Go Wrong: Challenges in CQ Verification with OE-Assist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24619v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 14:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:49.011155
• Title: When CQs Go Wrong: Challenges in CQ Verification with OE-Assist
• Title（参考訳）: CQが失敗する時 - OE-AssistによるCQ検証の課題
• Authors: Anna Sofia Lippolis, Mohammad Javad Saeedizade, Robin Keskisärkkä, Aldo Gangemi, Eva Blomqvist, Andrea Giovanni Nuzzolese,
• Abstract要約: 本稿では,CQ検証プロセスにおけるユーザパフォーマンスを高めるために,コンピテンシー質問(CQ)の課題と実現可能性について検討する。 その結果、曖昧さや過剰な複雑さを避けるために、CQを公開する前に洗練するツールの必要性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.451926072497166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Competency Questions (CQs) are the central component of CQ-verification, an established process in which an ontology is evaluated against a set of natural language questions to determine whether the intended purpose of the ontology has been properly modelled. However, CQ-verification is often time-consuming and error-prone, as it requires careful interpretation of linguistic nuances and precise alignment with formal ontology constructs. Ambiguities and complexity in CQs can further complicate this process, leading to inconsistent modelling decisions and verification outcomes. In this paper, we investigate what makes a CQ challenging and possible solutions to enhance the users' performance in the CQ-verification process. We experimented with the data of 19 participants who performed CQ-verification on 20 tasks using an LLM assistant to support ontology evaluation. The results show the necessity of a tool to refine CQs before publishing them to avoid ambiguity or excessive complexity in later phases of the ontology engineering process.
• Abstract（参考訳）: コンピテンシー質問(コンピテンシー質問、CQ)は、オントロジーの意図された目的が適切にモデル化されたかどうかを決定するために、自然言語の質問に対してオントロジーを評価できる確立されたプロセスである。 しかし、CQ検証は言語的ニュアンスを慎重に解釈し、形式的オントロジー構造との正確な整合性を必要とするため、時間を要することが多く、エラーが発生しやすい。 CQの曖昧さと複雑さは、このプロセスをさらに複雑にし、不整合な決定と検証結果をもたらす。 本稿では,CQ検証プロセスにおけるユーザパフォーマンス向上のために,CQの課題と実現可能性について検討する。 オントロジー評価を支援するために,LLMアシスタントを用いて20タスクのCQ検証を行った19名の被験者を対象に実験を行った。 その結果, オントロジー工学プロセスの後期段階において, 曖昧さや過度な複雑さを避けるために, 公開前にCQを洗練させるツールの必要性が示唆された。

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