Automatische Vervollständigung von Ontologien durch Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung und Konzepteinbettungen

Core Concepts

Zwei komplementäre Ansätze zur automatischen Vervollständigung von Ontologien werden untersucht und miteinander verglichen: Methoden, die auf natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Inference) basieren, und Methoden, die Konzepteinbettungen nutzen.

Abstract

Die Studie untersucht zwei Hauptansätze zur automatischen Vervollständigung von Ontologien: Natürliche Sprachverarbeitung (NLI-basiert): Diese Methoden behandeln die Aufgabe als ein Problem der natürlichen Sprachverarbeitung, indem sie die Gültigkeit von Regeln anhand von Sprachmodellen vorhersagen. Es werden verschiedene feinabgestimmte Sprachmodelle wie RoBERTa und große Sprachmodelle wie Llama und Vicuna getestet. Konzepteinbettungen (GNN-basiert): Dieser Ansatz nutzt vortrainierte Konzepteinbettungen, um die Ähnlichkeit zwischen Konzepten zu erfassen und daraus plausible neue Regeln abzuleiten. Es werden verschiedene Graphneuronale Netzwerke (GNNs) wie GCN, GAT und GATv2 untersucht. Die Studie zeigt, dass beide Ansätze komplementär sind und durch Hybridstrategien die besten Ergebnisse erzielt werden können. Große Sprachmodelle schneiden besser ab als feinabgestimmte BERT-Modelle, haben aber Schwierigkeiten mit domänenspezifischen Konzepten. Die GNN-Modelle sind effektiv, wenn passende Regelvorlagen in den Trainingsdaten vorhanden sind.

Stats

Jeder Wissenschaftler, der sich im Vereinigten Königreich aufhält, wird als "UK-Wissenschaftler" bezeichnet. Jeder Geologe, der sich im Vereinigten Königreich aufhält, wird als "UK-Wissenschaftler" bezeichnet. Jeder Chemiker, der sich im Vereinigten Königreich aufhält, wird als "UK-Wissenschaftler" bezeichnet.

Quotes

"Ontologien, im Kontext der Künstlichen Intelligenz, sind im Wesentlichen Regelsätze, die beschreiben, wie die Konzepte aus einem bestimmten Bereich miteinander in Beziehung stehen." "Wir betrachten das Problem, fehlende plausible Regeln in einer gegebenen Ontologie vorherzusagen, als eine Verallgemeinerung der gut untersuchten Aufgabe der Taxonomie-Erweiterung."

Key Insights Distilled From

Ontology Completion with Natural Language Inference and Concept Embeddings

by Na Li,Thomas... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17216.pdf

Deeper Inquiries

Wie können große Sprachmodelle wie ChatGPT und GPT-4 noch effektiver für die Vervollständigung von Ontologien genutzt werden?

Große Sprachmodelle wie ChatGPT und GPT-4 können noch effektiver für die Vervollständigung von Ontologien genutzt werden, indem sie in Kombination mit strukturierten Daten und domänenspezifischem Wissen eingesetzt werden. Diese Modelle können dazu verwendet werden, um semantische Beziehungen zwischen Konzepten in der Ontologie zu erkennen und potenzielle fehlende Regeln oder Verbindungen vorherzusagen. Durch die Integration von Ontologie-Strukturen in das Training der Sprachmodelle können diese besser auf die spezifischen Anforderungen der Ontologie zugeschnitten werden. Darüber hinaus können spezielle Prompting-Strategien entwickelt werden, um die Sprachmodelle gezielt auf die Ontologie-Vervollständigungsaufgabe auszurichten.

Wie können zusätzliche Informationen über die Ontologie-Struktur die Leistung der GNN-basierten Methoden weiter verbessern?

Zusätzliche Informationen über die Ontologie-Struktur können die Leistung der GNN-basierten Methoden weiter verbessern, indem sie eine genauere Modellierung der Beziehungen zwischen den Konzepten ermöglichen. Zum Beispiel könnten hierarchische Informationen über die Klassenhierarchie, die Eigenschaften der Konzepte und die strukturellen Einschränkungen in der Ontologie in das Modell integriert werden. Durch die Berücksichtigung dieser strukturellen Informationen können die GNNs präzisere Vorhersagen über fehlende Regeln treffen und die Qualität der Ontologie-Vervollständigung verbessern.

Wie lassen sich die Stärken von NLI-basierten und GNN-basierten Ansätzen noch besser kombinieren, um eine umfassendere Lösung für die Ontologie-Vervollständigung zu erreichen?

Die Stärken von NLI-basierten und GNN-basierten Ansätzen können noch besser kombiniert werden, indem hybride Strategien entwickelt werden, die das Beste aus beiden Ansätzen nutzen. Zum Beispiel könnten NLI-Modelle verwendet werden, um semantische Beziehungen zwischen Konzepten zu erkennen und grobe Vorhersagen zu treffen, während GNNs die strukturellen Informationen der Ontologie nutzen, um präzisere und detailliertere Vorhersagen zu treffen. Durch die Kombination von NLI für semantische Verständnis und GNN für strukturelle Modellierung kann eine umfassendere Lösung für die Ontologie-Vervollständigung erreicht werden, die sowohl die Bedeutung der Konzepte als auch ihre Beziehungen zueinander berücksichtigt.