OntoChat: Framework for Conversational Ontology Engineering

Core Concepts

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

Abstract

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

Stats

"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%)."

Quotes

"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."

Key Insights Distilled From

OntoChat

by Bohu... at arxiv.org 03-12-2024

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

Deeper Inquiries

어휘 공학 작업에 대한 대형 언어 모델 의존의 잠재적 한계는 무엇인가요?

대형 언어 모델은 막대한 양의 데이터를 기반으로 작동하며, 이로 인해 데이터의 편향이 모델의 결과물에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 온톨로지 엔지니어링과 같은 전문 분야에서는 특정 도메인에 대한 편향된 데이터가 모델의 결정에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 대형 언어 모델은 학습 데이터에 따라 특정 주제나 영역에 대한 지식이 부족할 수 있으며, 이는 온톨로지 엔지니어링 작업의 정확성을 저해할 수 있습니다.

OntoChat는 역량 질문 추출에서의 잠재적인 편향 문제를 어떻게 해결할 수 있나요?

OntoChat는 역량 질문 추출 단계에서 잠재적인 편향 문제를 해결하기 위해 사용자의 피드백을 통한 반복적인 개선을 제공합니다. 사용자가 생성한 역량 질문을 확인하고 필요에 따라 수정하도록 유도함으로써, 모델이 특정 도메인에 대한 사전 지식을 반영하고 편향을 최소화할 수 있습니다. 또한 OntoChat는 다양한 사용자의 의견을 수용하고 다양한 관점을 고려하여 역량 질문을 추출하므로 편향을 줄일 수 있습니다.

OntoChat의 대화식 접근 방식이 온톨로지 엔지니어링 프로젝트의 확장성에 미치는 영향은 무엇인가요?

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.