[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出了一种与领域无关的、自动化的本体生成框架，通过利用知识图谱（KGs）将非结构化文本转化为一致的本体，并通过与领域特定本体对齐来优化。该框架将知识图谱的动态适应性与本体的结构严谨性相结合，通过自动化的概念链接与公理生成，减少人工干预并提升质量。

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.

研究动机与目标

• 为解决从非结构化文本语料库中自动、与领域无关地生成本体的缺乏问题。
• 克服现有系统需要人工干预且存在概念链接不一致的局限性。
• 通过自动优化，将知识图谱与形式化本体对齐，以提升其质量。
• 开发一种结合知识图谱动态特性与本体语义一致性的框架。
• 实现在不同领域中可扩展、可重用的本体生成，而无需人工定制。

提出的方法

• 该框架使用自然语言处理技术处理非结构化文本语料，以提取实体和关系。
• 利用实体识别和关系抽取，从文本中构建初始知识图谱（KG）。
• 系统应用优化流水线，通过语义匹配与一致性规则，将KG与领域特定本体对齐并纠正。
• 采用自动化公理生成技术，为概念添加正式定义与约束。
• 该框架采用模块化架构，支持可扩展性，并可与现有本体仓库集成。
• 利用与领域无关的嵌入模型，确保跨领域适用性，并减少概念表征中的偏差。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种自动本体生成框架，使其既与领域无关，又可在多样化的文本语料中可扩展？
• RQ2 哪些技术可确保自动生成本体中概念链接的一致性与准确性？
• RQ3 如何对知识图谱进行优化，以达到本体的正式质量与一致性？
• RQ4 自动化公理生成与语义对齐在提升本体质量方面发挥何种作用？
• RQ5 该框架在保持领域一致性的同时，能在多大程度上减少人工干预？

主要发现

• 该框架成功从非结构化文本中生成与领域一致的本体，且人工输入极少。
• 经过优化的知识图谱在语义一致性和结构质量方面相比原始KG有显著提升。
• 自动化公理生成增强了生成本体的表达力与可重用性。
• 由于其与领域无关的设计，该框架在不同领域中表现出良好的可扩展性。
• 将KG的动态特性与本体的形式化结构相结合，形成了一套稳健且可维护的知识表示系统。
• 该方法减少了对专家驱动的本体工程的依赖，从而实现了在新领域中的快速部署。