Enhancing SPARQL Query Rewriting for Complex Ontology Alignments

要約

SPARQLクエリ書き換えは、リンクされたデータウェブにおいて異種オントロジーを統一的にクエリするための基本的なメカニズムである。しかし、オントロジーアラインメントの複雑さ、特にリッチな対応関係（c : c）が、このプロセスを困難にしている。既存のアプローチは、主に単純な（s : s）アラインメントと部分的に複雑な（s : c）アラインメントに焦点を当てており、より表現力豊かなアラインメントがもたらす課題を見落としている。さらに、SPARQLの複雑な構文は、オントロジーにカプセル化された知識を完全に利用しようとする非熟練ユーザーにとって障壁となる。本稿では、自然言語で表現されたユーザーのニーズに基づいて、ソースオントロジーからターゲットオントロジーへのSPARQLクエリを自動的に書き換える革新的なアプローチを提案する。これは、GPT-4のような大規模言語モデルの高度な機能と同様に、等価性の推移性の原理を活用する。これらの要素を統合することで、このアプローチは、複雑なアライメント、特に(c : c)対応関係を、その表現力をフルに活用することで効率的に扱えるという点で際立っている。さらに、SPARQLに不慣れなユーザーでもアライメントされたオントロジーへのアクセスが容易になり、異種データへのクエリのための柔軟なソリューションを提供する。

要約(オリジナル)

SPARQL query rewriting is a fundamental mechanism for uniformly querying heterogeneous ontologies in the Linked Data Web. However, the complexity of ontology alignments, particularly rich correspondences (c : c), makes this process challenging. Existing approaches primarily focus on simple (s : s) and partially complex ( s : c) alignments, thereby overlooking the challenges posed by more expressive alignments. Moreover, the intricate syntax of SPARQL presents a barrier for non-expert users seeking to fully exploit the knowledge encapsulated in ontologies. This article proposes an innovative approach for the automatic rewriting of SPARQL queries from a source ontology to a target ontology, based on a user’s need expressed in natural language. It leverages the principles of equivalence transitivity as well as the advanced capabilities of large language models such as GPT-4. By integrating these elements, this approach stands out for its ability to efficiently handle complex alignments, particularly (c : c) correspondences , by fully exploiting their expressiveness. Additionally, it facilitates access to aligned ontologies for users unfamiliar with SPARQL, providing a flexible solution for querying heterogeneous data.

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arxiv.jp, DeepL