OntoChat: Framework for Conversational Ontology Engineering

المفاهيم الأساسية

OntoChat introduces a conversational framework for ontology engineering, leveraging Large Language Models to support requirement elicitation, analysis, and testing.

الملخص

The OntoChat framework addresses challenges in ontology engineering by facilitating requirement elicitation, competency question extraction, and ontology testing through conversational interactions. It aims to streamline the complex interactions between stakeholders and ontology designers, enhancing efficiency and collaboration in ontology engineering.

Directory:

1. Introduction to OntoChat
   • Challenges in Ontology Engineering
   • Purpose of OntoChat
2. Collaborative User Story Generation
   • Knowledge Elicitation Stage
   • Story Refinement Stage
3. Competency Question Extraction
   • First Extraction of CQs
   • Refinement of CQs
4. Competency Question Clustering
   • Clustering Functionality
   • Meaningful Groupings of CQs
5. Ontology Testing Support
   • Methodologies for Testing
   • SPARQL-Free Approach
6. Implementation Details
   • Python Implementation
   • Interface Prototype
7. Evaluation Results
   • User Feedback on User Story Generation
   • User Feedback on CQ Extraction
   • User Feedback on CQ Clustering
   • Preliminary Ontology Testing Results
8. Examples
   • User Story Generation Excerpts
   • CQ Extraction Examples
   • CQ Clustering Illustration

الإحصائيات

"The most demanding OE tasks in need of computational support are: the collection of ontology requirements (86.4%), the extraction of CQs from textual ontology requirements (81.8%), the analysis of ontology requirements (77.3%), and ontology testing (81.8%)."

اقتباسات

"OntoChat introduces a conversational framework for ontology engineering that supports requirement elicitation, analysis, and testing."
"The majority of participants found the final user stories well-structured and easily understandable."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

OntoChat

by Bohu... في arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05921.pdf

استفسارات أعمق

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OntoChat의 대화식 접근 방식은 온톨로지 엔지니어링 프로젝트의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이 프레임워크는 사용자와 모델 간의 상호 작용을 통해 요구 사항을 빠르게 수집하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 프로젝트의 진행 속도를 높일 수 있습니다. 또한 대화식 접근 방식은 다양한 이해관계자와 도메인 전문가들 간의 협력을 촉진하고 의사 소통을 원활하게 만들어 프로젝트의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트의 규모가 커져도 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.