技术动态 | 用于本体工程的语言模型（牛津大学）

主要观点总结

本文探讨了本体工程中的三个关键方面：本体论在人工智能领域的应用，以及语言模型在本体工程中的作用。文章介绍了本体开发生命周期中的任务，并重点关注了本体对齐、本体补全和层次嵌入的应用。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及目的

本文介绍了本体工程的相关背景和概念，包括本体论在人工智能领域的应用。同时，文章探讨了语言模型在本体工程中的应用，旨在自动化或半自动化本体构建和维护的过程。

关键观点2: 本体工程的三个关键方面

文章集中探讨了本体工程中三个关键方面：本体对齐、本体补全和层次嵌入。其中，本体对齐旨在跨不同本体对等价概念进行对齐，实现数据整合；本体补全旨在填补本体概念之间缺失的上下位关系；层次嵌入旨在开发多用途且可解释的神经表示，适用于本体和其他形式的层次数据。

关键观点3: 语言模型在本体工程中的应用

文章详细介绍了语言模型在本体工程中的应用，包括在第一部分背景介绍和第二部分方法论中的具体应用。如BERTMap系统在语言模型微调改进对齐预测，OntoLAMA在预测上下位关系中的应用等。

文章预览

转载公众号 | 专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 本体工程涵盖了本体开发生命周期中的各种任务。本文集中探讨了其中三个关键方面。 本体论（Ontology）最初是一个哲学术语，指的是对存在及存在形式的研究。 该概念被引入到人工智能（AI）领域，作为一种基于知识的系统，用于以机器可读的格式对实体及其关系进行建模和共享知识。本体为人类知识提供了结构化和逻辑化的形式，使其能够在特定领域内进行表达和可靠推理。 与此同时，基于现代深度学习的语言模型（LMs）在自然语言处理（NLP）领域标志着一个重要的里程碑，因为它们从大规模和复杂的文本数据分布中整合了大量的背景知识。本论文探索了这两种范式之间的协同作用，主要关注于语言模型在本体工程中的应用，以及更广泛的知识工程中的作用。其目标是自动化或半自动化本体 ………………………………