Commonsense Ontology Micropatterns: Constructing 104 Noun Patterns from Large Language Models

Core Concepts

大規模言語モデルからの104名詞パターン構築

Abstract

人間の類推プロセスを模倣するModular Ontology Modeling方法論（MOMo）は、より複雑な概念を組み立てるためにモジュラーパターンを使用します。 MOMoは、オントロジーデザインパターンをデザインライブラリに整理し、加速されたオントロジー開発をサポートします。この論文では、LLMで利用可能な常識的な知識から収集された104のオントロジーデザインパターンのコレクションを紹介しています。これらはMOMoと共に使用する準備ができた完全注釈付きのモジュラーオントロジーデザインライブラリです。

Stats

Modular Ontology Modeling (MOMo) methodology (MOMo) attempts to mimic the human analogical process by using modular patterns.
Collection of 104 ontology design patterns representing often occurring nouns, curated from common-sense knowledge available in LLMs.
Large Language Models have quickly become a source of common knowledge and replacing search engines for questions.

Quotes

"Large language models have quickly become a source of commonsense information, in some cases supplanting search engine use."
"We posit that the use of modular ontology is one way that this can be accomplished."
"In this paper, we thus present a collection of 104 ontology design patterns representing often occurring nouns."

Key Insights Distilled From

Commonsense Ontology Micropatterns

by Andrew Eells... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18715.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてLLMが一般的な知識を提供し、問い合わせエンジンを置き換える役割を果たしていると考えられますか？

Large Language Models（LLMs）は膨大な情報から学習し、人間が不可能な量の情報を処理できます。これにより、LLMsは世界の常識的な視点を示すことができます。例えば、GPT-4は言語モデル内部の知識ベースからクロールすることが可能です。この能力により、LLMsは「ほぼ正確な」言語から学んだ事実や世界の情報を表現し、検索エンジン以上の使いやすさで一般的な知識源として活用されています。
従来の検索エンジンでは得られなかった深層学習に基づく自然言語処理技術によって、LLMsは豊富で包括的なコーパスから推論された知識を提供します。その結果、「何でも聞ける」という特性があり、質問応答システムとしても利用されています。このように、LLMsは一般的な知識源として広く受け入れられつつあり、将来的に問い合わせエンジンや他のAIアプリケーションで重要な役割を果たす可能性があります。

この研究は、将来的にどのような分野で応用される可能性がありますか？

この研究ではCommonsense Ontology Micropatterns（CS-MODL）ライブラリーが開発されました。CS-MODLは104個の共通名詞パターンから成り立ち、「commonsense micropatterns」と呼ばれるものです。将来的にこのCS-MODLライブラリーはオントロジー構築や自動化プロセス向けに利用される可能性があります。
具体的に言えば、「modular ontology modeling」方法論や他の関連する技術領域でCS-MODLパターン集合を使用することで効率化および高度化したオントロジー開発プロセスが実現されるかもしれません。また、「ontology learning from text」や「multi-agent teaming, visual sensor fusion exercise」といった分野でも適用可能性があるかもしれません。

この研究が示唆するモジュール化オントロジーの利点と欠点は何ですか？

モジュール化オントロジーモデリング手法（MOMo）およびそれから派生したCommonsense Ontology Micropatterns（CS-MODL）アプローチには多くの利点と欠点が存在します。
利点:

柔軟性: モジュール化アプローチでは既存パターンを再利用・カスタマイズすることで迅速かつ容易に新規コード作成・変更・拡張等行うこと。
再利用性: 共通セマンティクスパターングループ（micropatterns）集約型設計ライブラリーやMODL形式ファイル形式等再利用促進。
可読性: よく整備/注釈付け/ドキュメント記述済み共通セマニックグループ群(Micropattern)集約型設計ファイル群(CS-MODL)等可読文書生成支援。
効率向上: 自動処理及び人間介在型作業時加速度増進(accelerated ontology development)サポート

欠点:

制限付き表現力: 現段階ではRDFSレベルまでしか定義しきれておらずOWLレベル相当定義未完了
粒度不足: データフィット最適解探求困難(overfitting or underfitting)
信頼度低下：異種類別データ取込時信頼感低下恐有
保守費増加：巨大数Micropattern管理必要故メインテナビリティ増加

これら考察結果次第本手法今後改善方策模索必要所存也