Caston

LLM和嵌入模型在铸造领域案例研究中细化本体

研究人员开发了一种新的本体细化方法，本体用于组织复杂知识，该方法结合了微调的本体嵌入模型和大型语言模型（LLM）。该方法在CASTON（一个用于铸造领域的本体）上进行了测试，成功识别了用于细化的候选公理并提供了修复建议。专家评估表明，该系统利用了经过CASTON微调的OnT嵌入模型和Qwen3-8B LLM，产生了高置信度的修复，所有六个建议的替换项均被领域专家接受。