Toward a Method to Generate Capability Ontologies from Natural Language Descriptions

📄 arXiv: 2406.07962v2 📥 PDF

作者: Luis Miguel Vieira da Silva, Aljosha Köcher, Felix Gehlhoff, Alexander Fay

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-12 (更新: 2024-10-18)

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DOI: 10.1109/ETFA61755.2024.10710783

💡 一句话要点

提出一种基于大语言模型的自动化能力本体生成方法，降低人工建模成本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 能力本体 大型语言模型 自动化建模 少样本学习 循环验证

📋 核心要点

  1. 人工构建能力本体耗时且易错，需要专业的本体知识，限制了其应用。
  2. 利用大型语言模型理解和生成能力本体，通过少样本提示和循环验证保证质量。
  3. 该方法仅需自然语言描述作为输入，显著减少人工干预，提升建模效率。

📝 摘要（中文）

为了实现灵活和可适应的系统，能力本体越来越多地被用于以机器可解释的方式描述功能。然而，建模这种复杂的本体描述仍然是一项手动且容易出错的任务，需要大量精力和本体专业知识。本文提出了一种创新的方法，利用大型语言模型（LLM）自动建模能力本体，这些模型已被证明非常适合此类任务。我们的方法只需要对能力进行自然语言描述，然后使用少样本提示技术将其自动插入到预定义的提示中。在提示LLM后，通过与LLM循环的各种步骤自动验证生成的能力本体，以检查能力本体的整体正确性。首先，执行语法检查，然后检查是否存在矛盾，最后检查是否存在幻觉和缺失的本体元素。我们的方法大大减少了人工工作量，因为只需要初始的自然语言描述以及最终的人工审查和可能的更正，从而简化了能力本体生成过程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决能力本体建模过程中人工成本高、易出错的问题。现有方法依赖于人工建模，需要本体专家参与，耗时耗力，且容易引入人为错误，难以满足快速迭代和大规模应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解和生成能力，将自然语言描述的能力转化为机器可读的能力本体。通过少样本提示（few-shot prompting）引导LLM生成符合规范的本体，并采用循环验证机制确保本体的正确性和完整性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入自然语言描述的能力；2) 使用少样本提示技术构建LLM的输入提示；3) LLM生成初始的能力本体；4) 循环验证阶段，包括语法检查、矛盾检查、幻觉和缺失元素检查；5) 人工审查和修正。循环验证阶段会多次与LLM交互，直到满足预设的质量标准。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM应用于能力本体的自动生成，并设计了循环验证机制来保证生成本体的质量。与传统的人工建模方法相比，该方法显著降低了人工成本，提高了建模效率。

关键设计：关键设计包括：1) 精心设计的少样本提示，用于引导LLM生成符合规范的本体；2) 多种验证策略，包括语法检查、矛盾检查和幻觉/缺失元素检查，确保本体的正确性和完整性；3) 循环验证机制，通过多次与LLM交互，逐步完善本体。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一种基于LLM的自动化能力本体生成方法，通过循环验证机制保证生成本体的质量，显著降低了人工建模成本，提高了建模效率。具体性能数据未知，但该方法为能力本体的快速构建和应用提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、智能制造、服务计算等领域，实现自动化任务规划、资源调度和系统集成。通过自动生成能力本体，可以快速构建和维护复杂的系统模型，提高系统的灵活性和可重构性，加速智能化应用的落地。

📄 摘要（原文）

To achieve a flexible and adaptable system, capability ontologies are increasingly leveraged to describe functions in a machine-interpretable way. However, modeling such complex ontological descriptions is still a manual and error-prone task that requires a significant amount of effort and ontology expertise. This contribution presents an innovative method to automate capability ontology modeling using Large Language Models (LLMs), which have proven to be well suited for such tasks. Our approach requires only a natural language description of a capability, which is then automatically inserted into a predefined prompt using a few-shot prompting technique. After prompting an LLM, the resulting capability ontology is automatically verified through various steps in a loop with the LLM to check the overall correctness of the capability ontology. First, a syntax check is performed, then a check for contradictions, and finally a check for hallucinations and missing ontology elements. Our method greatly reduces manual effort, as only the initial natural language description and a final human review and possible correction are necessary, thereby streamlining the capability ontology generation process.