DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning

要約

深層学習技術、特に言語モデル (LM) をオントロジー エンジニアリングに適用することは、幅広い注目を集めています。
ただし、PyTorch や Tensorflow などの深層学習フレームワークは主に Python プログラミング用に開発されているのに対し、OWL API や Jena などの広く使用されているオントロジー API は主に Java ベースです。
これらのフレームワークと API のシームレスな統合を促進するために、オントロジー エンジニアリング用に設計された Python パッケージである Deeponto を紹介します。
このパッケージには、広く認知され信頼性の高いOWL APIに基づいたコアオントロジー処理モジュールが含まれており、その基本機能をより「Python的」な方法でカプセル化し、その機能を拡張して推論、言語化、正規化、射影などの他の重要なコンポーネントを含めることができます。
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このモジュールに基づいて、Deeponto は、主に事前トレーニングされた LM である深層学習方法論を活用することにより、オントロジーの調整や補完などのさまざまなオントロジー エンジニアリング タスクをサポートする一連のツール、リソース、アルゴリズムを提供します。
このペーパーでは、Samsung Research UK のデジタル ヘルス コーチングとオントロジー アライメント評価イニシアチブ (OAEI) の Bio-ML トラックという 2 つのユースケースを通じて、Deeponto の実用性も実証します。

要約(オリジナル)

Applying deep learning techniques, particularly language models (LMs), in ontology engineering has raised widespread attention. However, deep learning frameworks like PyTorch and Tensorflow are predominantly developed for Python programming, while widely-used ontology APIs, such as the OWL API and Jena, are primarily Java-based. To facilitate seamless integration of these frameworks and APIs, we present Deeponto, a Python package designed for ontology engineering. The package encompasses a core ontology processing module founded on the widely-recognised and reliable OWL API, encapsulating its fundamental features in a more ‘Pythonic’ manner and extending its capabilities to include other essential components including reasoning, verbalisation, normalisation, projection, and more. Building on this module, Deeponto offers a suite of tools, resources, and algorithms that support various ontology engineering tasks, such as ontology alignment and completion, by harnessing deep learning methodologies, primarily pre-trained LMs. In this paper, we also demonstrate the practical utility of Deeponto through two use-cases: the Digital Health Coaching in Samsung Research UK and the Bio-ML track of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).

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