ai.hackcv
论文精选 60arXiv

COntExt: Towards Context-Aware Ontology Extension from Operational Metrics· COntExt: 基于上下文的本体扩展

Organizations increasingly define operational metrics in structured, machine-readable formats to monitor systems, processes, and compliance. These metric definitions implicitly encode domain knowledge, such as referencing concepts, properties, and relationships, that often extends what is captured in formal ontologies. Yet the connection between operational metric catalogues and ontological knowledge remains manual, ad-hoc, and labor-intensive. We present COntExt, a framework for context-aware ontology extension that takes structured metric definitions as input and suggests how referenced concepts and properties should be integrated into an existing ontology, utilizing the context of these metrics. The framework defines the extension problem as three sub-tasks: parent class prediction, rel

AI 解读论文

提出COntExt框架,利用操作指标的上下文信息扩展本体。

核心方法
COntExt框架将本体扩展问题分解为三个子任务:父类预测、关系预测和属性预测,通过分析结构化操作指标的上下文信息来为现有本体提供扩展建议。
适合谁读
研究者、工程师和本体管理相关人员
要解决的问题
本文旨在解决操作指标定义与本体知识之间连接的手动、非系统性和劳动密集性问题。
关键实验
作者使用真实世界的操作指标数据集评估COntExt框架,实验结果表明其在本体扩展方面的有效性和准确性。
主要贡献
提出了一种自动化的、基于上下文的本体扩展方法,可以显著减少人工扩展本体所需的时间和精力。
意义与局限
该研究提供了一个有效的解决方案,帮助组织更系统地利用操作指标中的隐含知识,增强组织的知识管理体系。局限性在于该框架对不同领域和复杂度的本体扩展效果可能有所差异。
领域:cs.AI作者:Hussain Hussain、Stefan Schöberl、Angelika Schneider
相关推荐

本站内容由 LLM 精选聚合,原文版权归 arXiv 所有 · 摘录仅供参考