Ontology engineering with Large Language Models

要約

私たちは、自然言語文を記述ロジックに自動的に翻訳することにより、オントロジーを強化するタスクに取り組みます。
大規模言語モデル(LLM)は翻訳に最適なツールであるため、GPT-3モデルを微調整して自然言語文をOWL関数構文に変換しました。
客観的で簡潔な例を使用して、インスタンス、クラスの包含、関係のドメインと範囲、オブジェクト プロパティの関係、素クラス、補数、カーディナリティ制限などに関するモデルを微調整します。
結果として得られた公理は、人間の監視下でオントロジーを強化するために使用されます。
開発したツールはProtgeプラグインとして公開されています。

要約(オリジナル)

We tackle the task of enriching ontologies by automatically translating natural language sentences into Description Logic. Since Large Language Models (LLMs) are the best tools for translations, we fine-tuned a GPT-3 model to convert Natural Language sentences into OWL Functional Syntax. We employ objective and concise examples to fine-tune the model regarding: instances, class subsumption, domain and range of relations, object properties relationships, disjoint classes, complements, cardinality restrictions. The resulted axioms are used to enrich an ontology, in a human supervised manner. The developed tool is publicly provided as a Protge plugin.

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