通过语言模型进行本体覆盖度分析

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Ontology Coverage Analysis through Language Models

本研究提出一种基于语言模型的本体覆盖度评估方法OCALM，通过自然语言处理提取领域名词短语，结合FASTTEXT和BERT模型计算词汇与语义相似性，加权评估本体与领域文本的匹配程度。实验在食品、遗传学、法律和医学四个领域验证，结果显示OCALM能有效识别最优本体，尤其在多义词处理和上下文语义捕捉方面优于传统方法，为智能工程应用中的本体选择提供新工具。

　　在当今的工业和工程领域，知识图谱已经成为一种重要的工具，用于组织和管理数据与知识。其中，本体（Ontology）作为知识图谱的核心组成部分，通过提供对领域实体和属性的正式定义，促进数据标准化和互操作性，从而支持知识共享和系统集成。然而，随着本体库中可获取的本体数量迅速增长，开发人员在选择适合特定领域使用的本体时面临着巨大的挑战。传统的方法通常依赖于精确的字符串匹配，这种方法在处理自然语言文本时显得过于严格，往往无法捕捉到文本中所包含的语义信息，导致本体选择不够精准，影响系统的整体性能。

为了应对这一挑战，本文提出了一种基于人工智能的方法，旨在评估一个本体在特定领域中的覆盖程度。该方法首先利用自然语言文本作为领域知识的表示，然后通过识别文本中的名词短语，并将这些短语与待评估本体中的类进行匹配。匹配过程使用了一个结合了Levenshtein相似度度量、FastText以及双向编码器表示从变压器（BERT）的得分函数。这种方法的优势在于，它不仅考虑了文本中名词短语与本体类的字面相似度，还利用语言模型捕捉两者之间的语义相似度，从而提升了匹配的准确性。

本体覆盖评估的难点在于，如何有效识别和匹配文本中的领域概念与本体中的类。传统方法往往依赖于精确的字符串匹配，这在实际应用中容易受到拼写错误或同义词的影响。本文的方法通过引入FastText和BERT模型，能够更好地处理这些情况，提高匹配的鲁棒性。FastText模型基于词向量的语义信息，通过计算单词的n-gram表示来增强模型的表达能力，而BERT模型则能够捕捉文本中词语的上下文语义，从而实现更精确的匹配。

在实验中，本文将该方法应用于四个健康工程子领域：遗传学、食品、医学和法律。对于每个子领域，选择了一个特定的本体和自然语言文本语料库，并通过计算每个名词短语与本体类之间的得分来评估本体的覆盖程度。实验结果表明，该方法能够有效识别出每个领域中最为合适的本体，从而支持智能工程应用中本体的选择和使用。

此外，本文还对本体覆盖评估方法进行了比较研究，发现传统方法在处理自然语言文本时往往受到拼写错误和同义词的影响，导致覆盖评估的准确率较低。相比之下，基于语言模型的方法能够更好地捕捉文本与本体之间的语义关联，从而提高了评估的准确性。例如，对于文本中的“diabetes mellitus”和本体类中的“diabetes mellitus”，基于字符串匹配的方法可能会因为拼写或顺序的差异而未能识别出匹配关系，而基于语义的方法则能够通过计算两者之间的相似度来实现更准确的匹配。

在实际应用中，这种方法可以用于构建更加精确的知识图谱，从而提高数据的互操作性和可重用性。通过将自然语言文本与本体类进行匹配，可以识别出文本中包含的领域概念，并将其映射到本体中相应的类上。这种映射过程不仅提高了本体的覆盖率，还为后续的语义推理和知识提取提供了基础。

尽管该方法在多个方面展现了优势，但其在实际应用中仍然存在一些局限性。例如，本体的大小和结构可能会影响匹配的效率，而某些领域中的概念可能在本体中没有直接的表示，需要通过扩展本体来实现更好的覆盖。此外，由于自然语言文本和本体之间的语义差异，某些情况下可能会出现误匹配，从而影响最终的评估结果。

总的来说，本文提出的方法为本体覆盖评估提供了一种新的思路，通过结合自然语言处理和人工智能技术，能够更准确地识别文本中的领域概念，并将其映射到本体中相应的类上。这种方法不仅提高了本体选择的准确性，还为构建更加全面和精确的知识图谱提供了支持。未来，该方法可以进一步优化，以提高匹配效率和减少误匹配的发生，从而更好地服务于工程领域的数据管理和知识共享需求。