[論文レビュー] An Automatic Ontology Generation Framework with An Organizational Perspective

Samaa Elnagar, Victoria Yoon+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2022

Semantic Web and Ontologies被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、知識グラフ（KGs）を活用して非構造化テキストを一貫性のあるオントロジーに変換し、ドメイン固有のオントロジーと整合させる、ドメインに依存しない自動オントロジー生成フレームワークを提案する。KGの動的適応性とオントロジーの構造的厳密性を統合することで、手動による介入を低減し、自動的な概念リンクと公理生成によって品質を向上させる。

ABSTRACT

Ontologies have been known for their semantic representation of knowledge. ontologies cannot automatically evolve to reflect updates that occur in respective domains. To address this limitation, researchers have called for automatic ontology generation from unstructured text corpus. Unfortunately, systems that aim to generate ontologies from unstructured text corpus are domain-specific and require manual intervention. In addition, they suffer from uncertainty in creating concept linkages and difficulty in finding axioms for the same concept. Knowledge Graphs (KGs) has emerged as a powerful model for the dynamic representation of knowledge. However, KGs have many quality limitations and need extensive refinement. This research aims to develop a novel domain-independent automatic ontology generation framework that converts unstructured text corpus into domain consistent ontological form. The framework generates KGs from unstructured text corpus as well as refine and correct them to be consistent with domain ontologies. The power of the proposed automatically generated ontology is that it integrates the dynamic features of KGs and the quality features of ontologies.

研究の動機と目的

• 非構造化テキストコーパスからの自動的かつドメインに依存しないオントロジー生成の欠如に対処すること。
• 手動による介入を必要とし、概念リンクの不整合に苦しむ既存システムの限界を克服すること。
• 自動的リファイニングを通じて、形式的オントロジーと整合させることで、Knowledge Graphの品質を向上させること。
• KGの動的特徴とオントロジーの意味的整合性を統合したフレームワークを開発すること。
• ドメインカスタマイズを必要とせず、多様なドメインでスケーラブルかつ再利用可能なオントロジー生成を可能とすること。

提案手法

• 自然言語処理技術を用いて非構造化テキストコーパスを処理し、エンティティと関係を抽出する。
• エンティティ認識と関係抽出を用いて、テキストから初期Knowledge Graph（KG）を構築する。
• 意味的マッチングと整合性ルールを用いて、KGをドメイン固有のオントロジーと補正・整合化するリファイニングパイプラインを適用する。
• 自動的な公理生成を採用し、概念に形式的定義と制約を追加する。
• 拡張性と既存のオントロジー・レポジトリとの統合を支援するモジュラー・アーキテクチャを採用する。
• ドメインに依存しない埋め込みモデルを活用することで、クロスドメイン適用性を確保し、概念表現におけるバイアスを低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、ドメインに依存せず、多様なテキストコーパスにスケーラブルな自動オントロジー生成フレームワークを設計できるか？
• RQ2 自動的に生成されたオントロジーにおける一貫性と正確な概念リンクを保証するための技術は何か？
• RQ3 Knowledge Graphは、どのようにしてオントロジーの形式的品質と整合性を達成するようにリファインできるか？
• RQ4 自動公理生成と意味的整合性が、オントロジー品質を向上させる役割を果たすのはどのような点か？
• RQ5 フレームワークは、ドメインの整合性を維持しつつ、どの程度手動による介入を削減できるか？

主な発見

• フレームワークは、最小限の手動入力でドメインに整合したオントロジーを効果的に生成した。
• リファインされたKnowledge Graphは、生のKGと比較して意味的整合性と構造的品質の面で顕著な向上を示した。
• 自動公理生成により、得られたオントロジーの表現力と再利用可能性が向上した。
• ドメインに依存しない設計のおかげで、フレームワークはさまざまなドメインにスケーラブルであることが実証された。
• KGのダイナミクスとオントロジー形式主義の統合により、堅牢で保守可能な知識表現システムが実現された。
• 専門家主導のオントロジー工学への依存が低減され、新規ドメインへの迅速な展開が可能になった。