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Mohammad Javad Saeedizade
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OntoExtend框架使用LLM进行可扩展的本体扩展
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。
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新研究详细介绍了使用LLM助手进行本体验证的挑战
一篇新论文探讨了本体能力问题（CQ）验证中的挑战，该过程用于评估本体是否准确地模拟了其预期目的。研究强调，由于需要精确解释语言细微差别并与形式本体结构对齐，CQ验证通常耗时且容易出错。该研究让19名参与者使用LLM助手进行本体评估，揭示了需要工具来完善CQ并防止本体工程后期出现歧义或复杂性。