OntoChat: a Framework for Conversational Ontology Engineering using Language Models

要約

大規模プロジェクトにおけるオントロジー エンジニアリング (OE) は、さまざまな利害関係者、ドメイン専門家の異質な背景、およびオントロジー設計者との複雑な相互作用から生じる多くの課題を引き起こします。
この複数の当事者間の対話により、オントロジー要件の引き出しから体系的な曖昧さとバイアスが生じることが多く、これは設計や評価に直接影響を与え、ターゲットの再利用を危険にさらす可能性があります。
一方、現在の OE 方法論は手動のアクティビティ (インタビュー、ディスカッション ページなど) に大きく依存しています。
最も重要な OE アクティビティに関する証拠を収集した後、要件の抽出、分析、テストをサポートする会話型オントロジー エンジニアリングのフレームワークである \textbf{OntoChat} を紹介します。
会話型エージェントと対話することで、ユーザーは、全体的な要件を分析し、結果として得られるオントロジーの初期バージョンをテストするための計算サポートを受けながら、ユーザー ストーリーの作成とコンピテンシーに関する質問の抽出を制御できます。
私たちは、Music Meta Ontology のエンジニアリングを複製し、各コンポーネントの有効性に関する予備的な指標をユーザーから収集することによって OntoChat を評価します。
すべてのコードは https://github.com/King-s-Knowledge-Graph-Lab/OntoChat でリリースされます。

要約(オリジナル)

Ontology engineering (OE) in large projects poses a number of challenges arising from the heterogeneous backgrounds of the various stakeholders, domain experts, and their complex interactions with ontology designers. This multi-party interaction often creates systematic ambiguities and biases from the elicitation of ontology requirements, which directly affect the design, evaluation and may jeopardise the target reuse. Meanwhile, current OE methodologies strongly rely on manual activities (e.g., interviews, discussion pages). After collecting evidence on the most crucial OE activities, we introduce \textbf{OntoChat}, a framework for conversational ontology engineering that supports requirement elicitation, analysis, and testing. By interacting with a conversational agent, users can steer the creation of user stories and the extraction of competency questions, while receiving computational support to analyse the overall requirements and test early versions of the resulting ontologies. We evaluate OntoChat by replicating the engineering of the Music Meta Ontology, and collecting preliminary metrics on the effectiveness of each component from users. We release all code at https://github.com/King-s-Knowledge-Graph-Lab/OntoChat.

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