GLaMoR: Consistency Checking of OWL Ontologies using Graph Language Models

📄 arXiv: 2504.19023v1 📥 PDF

作者: Justin Mücke, Ansgar Scherp

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GLaMoR，利用图语言模型进行OWL本体一致性检查，显著提升效率。

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

关键词: OWL本体 一致性检查 图语言模型 语义推理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有本体推理器计算成本高，效率随本体增大而降低，传统机器学习模型难以捕捉本体的复杂关系。
  2. GLaMoR将OWL本体转换为图结构数据，并调整图语言模型（GLM）架构，用于本体一致性检查。
  3. 实验结果表明，GLaMoR在本体一致性检查中优于基线模型，准确率达95%，速度提升20倍。

📝 摘要（中文）

语义推理旨在从现有知识中推断新知识，OWL本体是组织信息的标准化框架。本体一致性验证是语义推理的关键挑战。然而，目前最先进的推理器计算成本高昂，并且效率随着本体规模的增长而降低。虽然经典的机器学习模型已被用于一致性检查，但它们难以捕捉本体中复杂的关联关系。大型语言模型（LLM）在简单的推理任务中表现出良好的结果，但在结构化推理方面表现不佳。最近提出的图语言模型（GLM）提供了一种同时处理图结构数据和文本的方法。本文提出了GLaMoR（用于推理的图语言模型），一个推理流程，将OWL本体转换为图结构数据，并调整GLM架构用于一致性检查。我们在NCBO BioPortal存储库中的本体上评估GLaMoR，将其转换为适合模型输入的 triples 格式。结果表明，GLM优于所有基线模型，实现了95%的准确率，同时比经典推理器快20倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决OWL本体一致性检查问题。现有推理器在处理大型本体时计算成本过高，效率低下。传统的机器学习方法难以有效捕捉本体内部复杂的语义关系，导致一致性检查的准确率不高。因此，需要一种更高效、更准确的方法来验证OWL本体的一致性。

核心思路：论文的核心思路是将OWL本体转换为图结构数据，并利用图语言模型（GLM）同时处理图结构和文本信息的能力，进行本体一致性检查。通过将本体表示为图，可以更好地捕捉本体中实体之间的复杂关系。GLM能够学习图结构中的模式，从而更准确地判断本体是否一致。

技术框架：GLaMoR推理流程主要包含以下几个阶段：1) OWL本体转换：将OWL本体转换为三元组（subject, predicate, object）形式，构建图结构数据。2) 图语言模型构建：采用GLM架构，该模型能够同时处理图结构数据和文本信息。3) 模型训练：使用转换后的图结构数据训练GLM模型，使其学习本体中实体之间的关系和一致性规则。4) 一致性检查：使用训练好的GLM模型对新的OWL本体进行一致性检查，输出一致性判断结果。

关键创新：论文的关键创新在于将图语言模型（GLM）应用于OWL本体一致性检查。与传统的推理器和机器学习方法相比，GLM能够更好地捕捉本体中复杂的语义关系，从而提高一致性检查的准确率和效率。此外，GLaMoR通过将OWL本体转换为图结构数据，使得GLM能够直接处理本体信息，避免了传统方法中需要手动提取特征的步骤。

关键设计：论文中关于GLM的具体参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未详细描述，属于未知信息。但可以推测，模型训练可能采用了交叉熵损失函数，网络结构可能包含图神经网络层和Transformer层，用于分别处理图结构数据和文本信息。具体的参数设置可能需要根据不同的OWL本体数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GLaMoR在NCBO BioPortal本体数据集上取得了显著的实验结果。与基线模型相比，GLaMoR实现了95%的准确率，显著优于其他方法。同时，GLaMoR的推理速度比传统推理器快20倍，表明其在处理大型本体时具有更高的效率。这些结果验证了GLaMoR在本体一致性检查方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

GLaMoR可应用于知识图谱构建、语义网推理、生物医学本体管理等领域。通过高效准确地进行本体一致性检查，可以提高知识库的质量和可靠性，促进知识共享和复用。未来，GLaMoR有望应用于更复杂的语义推理任务，例如知识发现、问答系统等。

📄 摘要（原文）

Semantic reasoning aims to infer new knowledge from existing knowledge, with OWL ontologies serving as a standardized framework for organizing information. A key challenge in semantic reasoning is verifying ontology consistency. However, state-of-the-art reasoners are computationally expensive, and their efficiency decreases as ontology sizes grow. While classical machine learning models have been explored for consistency checking, they struggle to capture complex relationships within ontologies. Large language models (LLMs) have shown promising results for simple reasoning tasks but perform poorly on structured reasoning. The recently introduced Graph Language Model (GLM) offers a way to simultaneously process graph-structured data and text. This paper proposes GLaMoR (Graph Language Model for Reasoning), a reasoning pipeline that transforms OWL ontologies into graph-structured data and adapts the GLM architecture for consistency checking. We evaluate GLaMoR on ontologies from the NCBO BioPortal repository, converting them into triples suitable for model input. Our results show that the GLM outperforms all baseline models, achieving $95\%$ accuracy while being 20 times faster than classical reasoners. The Code is accessible under: https://github.com/JustinMuecke/GLaMoR