On the Use of Large Language Models to Generate Capability Ontologies
作者: Luis Miguel Vieira da Silva, Aljosha Köcher, Felix Gehlhoff, Alexander Fay
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-04-26 (更新: 2024-10-18)
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DOI: 10.1109/ETFA61755.2024.10710775
💡 一句话要点
利用大型语言模型生成能力本体以简化建模过程
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 能力本体 大型语言模型 自动化建模 机器学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的能力本体建模方法复杂且依赖于专家，难以普及和自动化。
- 本文提出利用大型语言模型生成能力本体，通过自然语言输入简化建模过程。
- 实验结果表明，生成的本体在复杂能力场景下几乎无错误，显示出良好的实用性。
📝 摘要（中文）
能力本体越来越多地用于建模系统或机器的功能。创建这样的本体模型涉及复杂的属性和约束，仅能由本体专家完成。然而，大型语言模型（LLMs）已显示出能够从自然语言文本输入生成机器可解释模型，从而支持工程师和本体专家。本文研究了如何利用LLMs创建能力本体，进行了系列实验，生成了不同复杂度的能力，并记录和比较了生成本体中的错误。为了分析生成本体的质量，采用基于RDF语法检查、OWL推理和SHACL约束的半自动化方法。研究结果非常令人鼓舞，因为即使对于复杂能力，生成的本体几乎没有错误。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决能力本体建模的复杂性和对专家的依赖问题。现有方法难以实现自动化，限制了其应用范围。
核心思路：通过利用大型语言模型（LLMs），将自然语言输入转化为机器可解释的能力本体，从而简化建模过程，降低对专家的依赖。
技术框架：整体架构包括输入自然语言描述、使用不同的提示技术生成能力本体、记录生成过程中的错误，并通过RDF、OWL和SHACL进行质量分析。主要模块包括输入处理、模型生成和质量评估。
关键创新：最重要的创新点在于将LLMs应用于能力本体的生成，显著提高了生成效率和准确性，与传统手动建模方法相比，减少了人为错误和时间成本。
关键设计：在实验中，采用了多种提示技术和不同的LLMs，设计了半自动化的质量检查流程，确保生成本体的符合性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，生成的能力本体在复杂场景下几乎无错误，表明LLMs在本体生成中的有效性。与传统方法相比，生成效率显著提高，且错误率大幅降低，展示了良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能制造、机器人系统和自动化工程等，能够帮助工程师快速生成和验证能力本体，提升系统设计的效率和准确性。未来可能推动本体建模的自动化进程，降低专业知识的门槛。
📄 摘要（原文）
Capability ontologies are increasingly used to model functionalities of systems or machines. The creation of such ontological models with all properties and constraints of capabilities is very complex and can only be done by ontology experts. However, Large Language Models (LLMs) have shown that they can generate machine-interpretable models from natural language text input and thus support engineers / ontology experts. Therefore, this paper investigates how LLMs can be used to create capability ontologies. We present a study with a series of experiments in which capabilities with varying complexities are generated using different prompting techniques and with different LLMs. Errors in the generated ontologies are recorded and compared. To analyze the quality of the generated ontologies, a semi-automated approach based on RDF syntax checking, OWL reasoning, and SHACL constraints is used. The results of this study are very promising because even for complex capabilities, the generated ontologies are almost free of errors.