論文の概要: OntoInk: Interactive Ontology Visualization, Validation, and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05945v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 08:00:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 03:00:31.607601
• Title: OntoInk: Interactive Ontology Visualization, Validation, and Reasoning
• Title（参考訳）: OntoInk: インタラクティブなオントロジーの可視化、検証、推論
• Abstract要約: オープンソースMkDocsプラグインであるOntoInkを紹介します。 OntoInkはインタラクティブなオントロジーダイアグラムをレンダリングし、SHACL形状に対してインスタンスデータを検証し、OWL、DL推論を実行し、インラインタートル編集をサポートする。 OntoInkはスタンドアロンの視覚化ツールと比較して、インタラクティブで編集可能なダイアグラムを直接ドキュメントページに埋め込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45474347043771063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ontology documentation, visualization, and validation are usually carried out with separate tools. This split workflow slows down development and makes knowledge transfer harder. We present OntoInk, an open-source MkDocs plugin that brings these activities together. Within a single documentation-as-code pipeline, OntoInk renders interactive ontology diagrams, validates instance data against SHACL shapes, runs OWL\,DL reasoning, and supports inline Turtle editing. General-purpose diagram plugins for MkDocs cannot parse RDF, dereference IRIs, overlay SHACL constraints, or run OWL reasoning. Compared with standalone ontology visualization tools, OntoInk embeds interactive and editable diagrams directly into documentation pages. A live demo and source code are available at \url{https://ise-fizkarlsruhe.github.io/ontoink/}.
• Abstract（参考訳）: オントロジーのドキュメンテーション、視覚化、バリデーションは通常、別のツールで実行される。 この分割ワークフローは開発を遅くし、知識の伝達を難しくします。 私たちは、これらのアクティビティをまとめるオープンソースのMkDocsプラグインであるOntoInkを紹介します。 OntoInkは単一のドキュメンテーション・アズ・コードパイプライン内で、インタラクティブなオントロジーダイアグラムをレンダリングし、SHACL形状のインスタンスデータを検証し、OWL\,DL推論を実行し、Turtle編集をサポートする。 MkDocsの汎用ダイアグラムプラグインはRDFを解析したり、IRIを参照したり、SHACL制約をオーバーレイしたり、OWL推論を実行したりできない。 OntoInkはスタンドアロンのオントロジー視覚化ツールと比較して、インタラクティブで編集可能なダイアグラムを直接ドキュメントページに埋め込む。 ライブデモとソースコードは \url{https://ise-fizkarlsruhe.github.io/ontoink/} で公開されている。

関連論文リスト

• Code as Representation: A Compilable Parsing Paradigm for Academic Documents [50.40789738182074]
  Compilable Academic Document Parsing (CADP)は、コンテキストラプラス実行可能なPythonとして全ページを再構築するパラダイムである。 テキストと複数のSAEタイプを含む全学術ページのエキスパート検証ベンチマークであるCADP-Benchを紹介する。 その結果、フロンティアモデルでさえも、高忠実度で実行可能な再構築を行うのに苦戦していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-18T09:10:43Z)
• DocAtlas: Long-Document Understanding as Mutable-State Interaction [67.90400271544678]
  本稿では,長期文書理解を可変状態情報探索プロセスとして扱うDocAtlasを提案する。 ドキュメントと質問が与えられた後、DocAtlasは検索、読み取り、メモ取り、レビューツールを公開し、階層的なツリーとノートストアを維持し、エージェントが証拠を記録するように更新する。 GPT-5.4では、DocAtlasはMMLongBench-Docで71.4%に達し、65.8%という人間の専門的基準を超えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-21T09:45:34Z)
• Doc-V*:Coarse-to-Fine Interactive Visual Reasoning for Multi-Page Document VQA [71.42483000929614]
  複数ページのドキュメント 視覚的質問回答は、長い、視覚的に密集したドキュメントにおける意味論、レイアウト、および視覚的要素の推論を必要とする。 我々は,多ページDocVQAをシーケンシャルエビデンスアグリゲーションとしてキャストするtextbfOCRフリーエージェントフレームワークであるDoc-$V*$を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T11:12:27Z)
• Multimodal OCR: Parse Anything from Documents [72.69545534962234]
  dots.mocrは、チャート、ダイアグラム、テーブル、アイコンなどのビジュアル要素を第一級解析ターゲットとして扱う。 テキストとグラフィックの両方を構造化出力として再構築し、より忠実なドキュメント再構築を可能にする。 不均一なドキュメント要素に対するエンドツーエンドのトレーニングをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T14:42:21Z)
• Demonstrating ViviDoc: Generating Interactive Documents through Human-Agent Collaboration [4.751545995185441]
  本稿では,1つのトピック入力から対話型教育文書を生成する人間エージェント協調システムViviDocを提案する。 ViviDocはマルチエージェントパイプライン(Planner, Executor, Evaluator)とドキュメント仕様(DocSpec)を導入している。 専門家による評価とユーザスタディにより、ViviDocは単純エージェント生成を著しく上回り、直感的な編集体験を提供することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T14:27:49Z)
• PaperDebugger: A Plugin-Based Multi-Agent System for In-Editor Academic Writing, Review, and Editing [35.392342990789324]
  Paper Debuggerは、インエディター、マルチエージェント、プラグインベースの学術書記アシスタントである。 デモでは、ローカライズされた編集、構造化されたレビュー、並列エージェントの実行、diffベースの更新など、完全に統合されたワークフローを紹介しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T10:00:37Z)
• KnowledgeHub: An end-to-end Tool for Assisted Scientific Discovery [1.6080795642111267]
  本稿では、知識Hubツール、科学文献情報抽出(IE)および質問回答(QA)パイプラインについて述べる。 これはPDF文書がテキストや構造化表現に変換されるのをサポートすることで達成される。 ブラウザベースのアノテーションツールは、オントロジーに従ってPDF文書の内容に注釈を付けることができる。 これらのエンティティと関係トリプルから知識グラフを構築し、データから洞察を得るためにクエリすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T13:17:14Z)
• SelfDocSeg: A Self-Supervised vision-based Approach towards Document Segmentation [15.953725529361874]
  文書レイアウト分析は文書研究コミュニティにとって既知の問題である。 個人生活へのインターネット接続が拡大するにつれ、パブリックドメインでは膨大な量のドキュメントが利用できるようになった。 我々は,この課題に自己監督型文書セグメンテーションアプローチと異なり,自己監督型文書セグメンテーションアプローチを用いて対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T12:47:55Z)
• Unified Pretraining Framework for Document Understanding [52.224359498792836]
  文書理解のための統合事前学習フレームワークであるUDocを紹介する。 UDocは、ほとんどのドキュメント理解タスクをサポートするように設計されており、Transformerを拡張してマルチモーダル埋め込みを入力とする。 UDocの重要な特徴は、3つの自己管理的損失を利用して汎用的な表現を学ぶことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T21:47:04Z)

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。