論文の概要: Type Checking Project Haystack Grids using JSON Schema and Pydantic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24891v1
- Date: Tue, 19 May 2026 15:07:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-27 00:46:12.933362
- Title: Type Checking Project Haystack Grids using JSON Schema and Pydantic
- Title(参考訳): JSONスキーマとPydanticを使った型チェックプロジェクトHaystack Grids
- Abstract要約: オントロジーは、相互運用性と自動化をサポートすることで、建物内のエネルギーサービスを可能にする。
Project Haystackは、柔軟なタグベースの拡張モデルのために広く採用されているビルトロジーである。
Project Haystackは公式にはオープンだが、カスタムファイルフォーマットやドメイン固有言語に依存しているため、統合にとって事実上の障壁となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2234742322758418
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Ontologies enable scalable energy services in buildings by supporting interoperability and automation. Project Haystack is a building ontology that is widely adopted due to its flexible, tag-based semantic model, openness, and extensibility, but suffers from ambiguous tag usage and limited automated validation. Although Project Haystack is formally open, its reliance on custom file formats and domain-specific languages that originate from the Haxall ecosystem creates a de facto barrier to integration. In this paper, we address these limitations by introducing a Python-based toolchain for Haystack. We present (i) a parser for Haystack definition files (Trio file format), and (ii) a code generator that derives Pydantic models and JSON Schema definitions from these parsed specifications. The resulting models enable static type checking and enable structural validation of Haystack grids within Python, as well as schema-based validation of JSON representations outside the Python ecosystem. All tools, generated models, and schemas are released publicly under an open-source license, with the goal of strengthening the Haystack ecosystem and opening a practical pathway beyond its current technical boundaries.
- Abstract(参考訳): オントロジーは、相互運用性と自動化をサポートすることで、建物内のスケーラブルなエネルギーサービスを可能にする。
Project Haystackは、柔軟でタグベースのセマンティックモデル、オープン性、拡張性のために広く採用されているビルディングオントロジーだが、あいまいなタグの使用と限定された自動検証に悩まされている。
Project Haystackは公式にはオープンだが、Haxallエコシステムに由来するカスタムファイルフォーマットやドメイン固有言語に依存しているため、統合にとって事実上の障壁となる。
本稿では,Haystack用のPythonベースのツールチェーンを導入することで,これらの制限に対処する。
現況
(i)Haystack定義ファイル(Trioファイルフォーマット)および
(ii)これらの解析された仕様からPydanticモデルとJSON Schema定義を導出するコードジェネレータ。
結果として得られたモデルは静的型チェックを可能にし、Python内のHaystackグリッドの構造検証と、Pythonエコシステム外のJSON表現のスキーマベースのバリデーションを可能にする。
すべてのツール、生成されたモデル、スキーマはオープンソースライセンスで公開されており、Haystackエコシステムを強化し、現在の技術的境界を越えて実践的な道を開くことを目標としている。
関連論文リスト
- Flama: a Python framework for development and deployment of production-ready APIs, machine learning, and LLM services [0.9668407688201359]
Flamaは、プロダクション対応のWeb API、機械学習サービス、大規模モデル(LLM)アプリケーションの開発とデプロイのためのオープンソースのPythonフレームワークである。
REST API開発、予測モデルの提供、ひとつのアーキテクチャにおける生成AI推論を統合する、型駆動の非同期ファーストプログラミングモデルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-19T09:37:00Z) - Natural Language Interface for Firewall Configuration [0.0]
本稿では,企業ファイアウォール構築のための自然言語インタフェースの設計とプロトタイプ実装について述べる。
このフレームワークは、管理者がプレーン言語でアクセス制御ポリシーを表現し、ベンダー固有のポリシーに変換することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-11T16:33:33Z) - Bootstrapping Fuzzers for Compilers of Low-Resource Language Dialects Using Language Models [13.843101157271034]
本稿では,コンパイラに対して,方言に依存しない,方言に有効な文法に基づく,カバレッジに配慮したファジィ手法を提案する。
私たちはこのアプローチをツールであるGerminatorに組み入れました。
91の方言にまたがる6つのMLIRプロジェクトにおいて、Germinatorが生成した種子は文法ベースのベースラインよりも10-120%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-05T17:00:47Z) - OWLAPY: A Pythonic Framework for OWL Ontology Engineering [7.984370990908576]
OWLAPYは、OWL 2.0の作成、修正、シリアライズのための包括的なPythonフレームワークである。
ネイティブのPythonベースの推論と外部Java推論のサポートを統合し、ユーザに柔軟性を提供する。
OWLAPYは、高度なエンジニアリングのための柔軟なPythonライブラリを求めているユーザのための、十分にテストされたソフトウェアフレームワークとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-11T13:32:14Z) - AI-assisted JSON Schema Creation and Mapping [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と決定論的手法を組み合わせて,ユーザによる自然言語入力に基づく生成,修正,スキーママッピングを実現するハイブリッドアプローチを提案する。
この作業は、非専門家のための構造化データモデリングとデータ統合に対する障壁を著しく減らします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-07T09:27:10Z) - Type-Constrained Code Generation with Language Models [51.03439021895432]
本稿では,型システムを利用してコード生成を誘導する型制約デコード手法を提案する。
そこで本研究では,新しい接頭辞オートマトンと,在来型を探索する手法を開発し,LLM生成コードに適切な型付けを強制するための健全なアプローチを構築した。
提案手法は,コード合成,翻訳,修復作業において,コンパイルエラーを半分以上削減し,機能的正しさを著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-12T15:03:00Z) - pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via
Interventions [79.72930339711478]
$textbfpyvene$は、さまざまなPyTorchモジュールに対するカスタマイズ可能な介入をサポートするオープンソースライブラリである。
私たちは、$textbfpyvene$が、ニューラルモデルへの介入を実行し、他のモデルとインターバルされたモデルを共有するための統一されたフレームワークを提供する方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T16:46:54Z) - A Practical Toolkit for Multilingual Question and Answer Generation [79.31199020420827]
我々は,マルチ言語QAGのオンラインサービスであるAutoQGと,モデル微調整,生成,評価のためのオールインワンPythonパッケージであるlmqgを紹介した。
また、事前訓練されたエンコーダ-デコーダ言語モデルのいくつかの変種を微調整した8言語でQAGモデルをリリースしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-27T08:42:37Z) - Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3027328556881]
Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。
解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。
実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T12:55:17Z) - PyHHMM: A Python Library for Heterogeneous Hidden Markov Models [63.01207205641885]
PyHHMM は Heterogeneous-Hidden Markov Models (HHMM) のオブジェクト指向Python実装である。
PyHHMMは、異種観測モデル、データ推論の欠如、異なるモデルの順序選択基準、半教師付きトレーニングなど、同様のフレームワークではサポートされない機能を強調している。
PyHHMMは、numpy、scipy、scikit-learn、およびシーボーンPythonパッケージに依存しており、Apache-2.0ライセンスの下で配布されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T07:32:36Z) - Low-Resource Task-Oriented Semantic Parsing via Intrinsic Modeling [65.51280121472146]
私たちは本質的にオントロジーラベルについて知っているものを利用して、効率的なセマンティック解析モデルを構築します。
我々のモデルはTOPv2から派生した低リソースのベンチマークを用いて高効率である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T04:01:02Z) - DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation
Tool with Endogenous Renewables [62.997667081978825]
DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。
システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。
我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T09:27:33Z)
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。