要約
このペーパーでは、オントロジー学習チャレンジのための大規模言語モデルの最初の版である LLMs4OL 2024 の概要を説明します。
LLMs4OL は、第 23 回国際セマンティック Web カンファレンス (ISWC) と併催されたコミュニティ開発イニシアティブであり、相互運用性を向上させるために構造化された知識で Web を強化するための重要なプロセスであるオントロジー学習 (OL) における大規模言語モデル (LLM) の可能性を探ります。
LLM を活用することで、この課題は、よりインテリジェントでユーザーフレンドリーな Web を作成するというセマンティック Web の目標に沿って、OL の理解と革新を促進することを目的としています。
このペーパーでは、LLMs4OL チャレンジの 2024 年版の概要を説明し、貢献を要約します。
要約(オリジナル)
This paper outlines the LLMs4OL 2024, the first edition of the Large Language Models for Ontology Learning Challenge. LLMs4OL is a community development initiative collocated with the 23rd International Semantic Web Conference (ISWC) to explore the potential of Large Language Models (LLMs) in Ontology Learning (OL), a vital process for enhancing the web with structured knowledge to improve interoperability. By leveraging LLMs, the challenge aims to advance understanding and innovation in OL, aligning with the goals of the Semantic Web to create a more intelligent and user-friendly web. In this paper, we give an overview of the 2024 edition of the LLMs4OL challenge and summarize the contributions.
arxiv情報
| 著者 | Hamed Babaei Giglou,Jennifer D’Souza,Sören Auer |
| 発行日 | 2024-09-16 10:15:30+00:00 |
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