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Automating OntoClean - Subsumption Hierarchy Construction
DOI:10.1007/978-981-96-8889-0_25.png)
摘要
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本研究介绍了一个自动化框架,用于构建符合OntoClean原则的包含层次结构,利用大型语言模型(LLMs),特别是GPT-4。该框架利用LLMs进行概念分组、中间层生成和验证。具体而言,该框架专注于构建与OntoClean原则在结构和语义上保持一致的层次结构。以FoodOn本体作为基准,评估显示归一化图编辑距离得分为0.8,边集的Jaccard指数为0.76,表明生成图与真实图之间具有高度的结构相似性。该框架的自动化特性相比手动或半自动化方法提供了显著的效率提升。
Keyword:
LLM
OntoClean
Ontology Engineering
期刊
机构
引用论文
FoodOn: a harmonized food ontology to increase global food traceability, quality control and data integration
NPJ SCIENCE OF FOOD
IF7.8

