主要观点总结
本文介绍了本体工程在人工智能领域的重要性，探讨了语言模型在本体工程中的应用及其与知识工程的关联。文章集中探讨了本体对齐、本体补全和层次嵌入三个关键方面，并介绍了相关的研究方法和应用实例。同时，文章还介绍了DeepOnto这一利用深度学习进行本体工程的Python包，强调了语言模型在其中的关键作用。
关键观点总结
关键观点1: 本体工程的重要性
本体工程是人工智能领域中的重要分支，涉及本体开发生命周期中的各种任务。本体为人类知识提供了结构化和逻辑化的形式，能够在特定领域内进行表达和可靠推理。
关键观点2: 语言模型在本体工程中的应用
语言模型在自然语言处理领域扮演着重要角色，其在本体工程中的应用也日渐受到关注。语言模型能够支持本体的描述逻辑形式，促进一系列下游的本体工程任务，如本体对齐和本体补全。
关键观点3: 关于本体对齐、本体补全和层次嵌入的探讨
文章详细探讨了本体对齐、本体补全和层次嵌入这三个关键方面，介绍了相关的研究方法和应用实例。其中，语言模型在这些任务中发挥着重要作用，能够促进本体的自动化或半自动化构建和维护。
关键观点4: DeepOnto的介绍
DeepOnto是一个利用深度学习进行本体工程的Python包，重点突出了语言模型在其中的关键作用。该包提供了一系列本体处理功能，支持基于深度学习的本体工程开发。
关键观点5: 数据派THU的介绍
数据派THU作为数据科学类公众号，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态，努力建设数据人才聚集平台，打造中国大数据最强集团军。
文章预览
来源：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构建和
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