研究人员开发了OntoExtend，一个新颖的框架，旨在利用大型语言模型（LLM）简化本体扩展过程。该系统利用检索增强生成（RAG）根据具体需求（以能力问题形式提出）来建议扩展。在包括Onto-DESIDE项目和来自Bosch的工业本体在内的两个不同用例上进行的评估表明，OntoExtend能够有效地生成结构问题最小、功能准确度高的本体片段，可作为本体工程师有价值的草稿助手。 AI
影响 该框架可以通过自动化本体扩展过程的某些部分，显著加快知识库的开发和维护。
排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了使用LLM进行本体扩展的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Bosch
- Hugging Face
- LLMs
- Mohammad Javad Saeedizade
- Onto-DESIDE
- OntoExtend
- retrieval-augmented generation
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