Integrating Ontologies with Large Language Models for Enhanced Control Systems in Chemical Engineering
作者: Crystal Su, Kuai Yu, Jingrui Zhang, Mingyuan Shao, Daniel Bauer
分类: cs.LG
发布日期: 2025-10-30 (更新: 2025-12-12)
备注: This paper is withdrawn due to issues with attribution and citation accuracy
💡 一句话要点
提出一种本体集成的大语言模型框架，用于增强化工控制系统的性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 本体集成 化工控制 知识图谱 生成式推理
📋 核心要点
- 现有化工领域控制系统缺乏将领域知识与生成式推理有效结合的方法，限制了其在复杂场景下的应用。
- 该论文提出了一种本体集成的大语言模型框架，通过本体映射和控制解码等步骤，将领域知识融入LLM的训练和推理过程。
- 该方法通过约束输出到本体链接的术语，提高了LLM在化工控制任务中的准确性和可靠性，并提供了可解释性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种本体集成的大语言模型（LLM）框架，用于化工领域，它将结构化的领域知识与生成式推理相结合。该框架通过数据获取、语义预处理、信息提取和本体映射等步骤，使模型训练和推理与COPE本体对齐，生成模板化的问答对来指导微调。一个控制导向的解码阶段和引用门通过将输出限制为本体链接的术语来强制执行句法和事实基础。评估指标量化了语言质量和本体准确性。反馈和未来的扩展，包括语义检索和迭代验证，进一步增强了系统的可解释性和可靠性。这种符号结构和神经生成的集成为将LLM应用于过程控制、安全分析和其他关键工程环境提供了一种透明、可审计的方法。
🔬 方法详解
问题定义：化工控制系统需要处理复杂的领域知识，并进行精确的推理和决策。现有的大语言模型虽然具有强大的生成能力，但缺乏对领域知识的有效利用，容易产生不准确或不符合实际的输出。因此，如何将领域知识有效地融入大语言模型，提高其在化工控制任务中的性能，是一个重要的挑战。
核心思路：该论文的核心思路是将领域本体（COPE ontology）与大语言模型相结合，利用本体的结构化知识来指导模型的训练和推理。通过将模型输出限制在本体链接的术语范围内，可以提高模型的准确性和可靠性，并增强模型的可解释性。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 数据获取：收集化工领域的文本数据；2) 语义预处理：对文本数据进行清洗和标注；3) 信息提取：从文本数据中提取关键信息；4) 本体映射：将提取的信息映射到COPE本体；5) 模型训练：使用映射后的数据对大语言模型进行微调；6) 控制解码：在推理过程中，使用控制门将输出限制在本体链接的术语范围内。
关键创新：该论文的关键创新在于将领域本体与大语言模型进行深度集成，通过本体映射和控制解码等技术，实现了知识驱动的生成式推理。与传统的基于规则或模板的方法相比，该方法具有更强的灵活性和泛化能力。与直接使用大语言模型相比，该方法能够更好地利用领域知识，提高模型的准确性和可靠性。
关键设计：在模型训练阶段，使用模板化的问答对来指导微调，问答对的内容与COPE本体相关联。在推理阶段，使用控制门（citation gate）来约束模型的输出，确保输出的术语都与本体中的概念相关联。此外，还设计了专门的评估指标来量化模型的语言质量和本体准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的本体集成大语言模型框架的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高模型在化工控制任务中的准确性和可靠性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示（具体数值未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于化工过程控制、安全分析、故障诊断等领域。通过将领域知识融入大语言模型，可以提高控制系统的智能化水平，降低人为错误，提高生产效率和安全性。未来，该方法还可以扩展到其他工程领域，为复杂系统的设计和优化提供支持。
📄 摘要（原文）
This work presents an ontology-integrated large language model (LLM) framework for chemical engineering that unites structured domain knowledge with generative reasoning. The proposed pipeline aligns model training and inference with the COPE ontology through a sequence of data acquisition, semantic preprocessing, information extraction, and ontology mapping steps, producing templated question-answer pairs that guide fine-tuning. A control-focused decoding stage and citation gate enforce syntactic and factual grounding by constraining outputs to ontology-linked terms, while evaluation metrics quantify both linguistic quality and ontological accuracy. Feedback and future extensions, including semantic retrieval and iterative validation, further enhance the system's interpretability and reliability. This integration of symbolic structure and neural generation provides a transparent, auditable approach for applying LLMs to process control, safety analysis, and other critical engineering contexts.