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ディープラーニングを備えたオントロジーエンジニアリングのパッケージ。

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について

$ textsf {deeponto} $ディープラーニングモデルを実装し、リソースの構築、さまざまなオントロジーエンジニアリングの目的で評価を実施するための構成要素を提供することを目的としています。

ドキュメント： https：//krr-oxford.github.io/deeponto/ 。
Githubリポジトリ： https：//github.com/krr-oxford/deeponto 。
Pypi ： https：//pypi.org/project/deeponto/ 。

インストール

オウラピ

$ textsf {deeponto} $オントロジーについては、Owlapiバージョン4.5.22（Javaで書かれています）に依存しています。

JPypeを使用してPythonとJava Virtual Machine（JVM）をブリッジするMowlで実装されたものに従います。 JVM初期化の成功については、JPypeのインストールページを確認してください。

Pytorch

$ textsf {deeponto} $ディープラーニングフレームワークのために、Pytorchに依存しています。

インストールする前に、Pytorchをインストールすることをお勧めします $ textsf {deeponto} $ Pytorch Webページにリストされているコマンドに従います。ユーザーは、PytorchのGPU（CUDAを使用）またはCPUバージョンのいずれかを選択できることに注意してください。

最新のPytorchバージョンが非互換性の問題を引き起こす場合、機能することが知られている次のコマンド（ CUDA 11.6 ）を使用してください。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

の基本的な使用 $ textsf {deeponto} $ GPUに依存していませんが、効率的なディープラーニングモデルトレーニングのために、 torch.cuda.is_available() Trueを返すようにしてください。

Pypiからインストールします

その他の依存関係はdeeponto setup.cfgおよびrequirements.txtで指定されています。

 # requiring Python>=3.8
pip install deeponto

openpromptは、M1を使用してMACOでほとんど対処できない他のいくつかのパッケージと競合していることを知らされているため、オプションの依存関係として設定しました。ただし、 deeponto.complete.ontolamaのOntolamaコードの主な依存関係です。 Ontolamaを使用するには、 openprompt個別にインストールするか、次のコマンドを使用してインストールしてください $ textsf {deeponto} $ ：

pip install deeponto[ontolama]

gitリポジトリからインストールします

Deepontoの最新の、おそらく未発表のバージョンをインストールするには、リポジトリから直接インストールできます。

pip install git+https://github.com/KRR-Oxford/DeepOnto.git

主な機能

図：Deepontoのアーキテクチャのイラスト。

オントロジー処理

の基本クラス $ textsf {deeponto} $ [ Ontology ] [deeponto.onto.ontology]は、オントロジーエンティティへのアクセス、祖先/子孫（および親/子）の概念のクエリ、エンティティの削除、公理の修正、解決の回収など、オウラピの機能を導入するための主なエントリポイントとして機能します。オントロジーを読み込んで迅速な使用法を参照してください。これらの基本的な機能に加えて、以下を含むコアモジュールを強化するためにいくつかの重要なサブモジュールが構築されています。

Ontology Reasoning （[ OntologyReasoner ] [deeponto.onto.ontologyReasoner]）：の各インスタンス $ textsf {deeponto} $その属性としての推論者があります。推定されたサブスマーやサブセーを取得するなど、推論活動を実施するだけでなく、包括的および一貫性を確認するために使用されます。
Ontology Pruning （[ OntologyPruner ] [deeponto.onto.ontologypruner]）：このサブモジュールは、入力オントロジーからサブ構成を抽出するための剪定アルゴリズムを組み込むことを目的としています。現在、[2]で提案されているものを実装しています。これは、除去を対象としたクラスの主張された（原子または複雑な）親と子供との間に包含公理を導入します。
オントロジーの言葉遣い（[ OntologyVerbaliser ] [deeponto.onto.ontologyverbaliser]）：[4]で提案されている再帰的な概念と、ここで実装されており、複雑な論理式をオントロジーで利用可能なエンティティ名またはラベルに基づいて自動的にテキスト文に変換できます。意見のオントロジーの概念を参照してください。
Ontology Projection （[ OntologyProjector ] [deeponto.onto.ontologyprojector]）：owl2vec* ontology埋め込みで採用されている投影アルゴリズムは、ここで実装されています。関連するコードは、Mowlライブラリから変更されます。
オントロジー正規化（[ OntologyNormaliser ] [deeponto.onto.ontologynormaliser]）：実装 $ mathcal {el} $正規化は、Tbox Axiomsを正規化された形式に変換して、幾何学的オントロジーの埋め込みをサポートするために使用されるMowlライブラリからも変更されます。
Ontology Taxonomy （[ OntologyTaxonomy ] [deeponto.onto.ontologyTaxonomy]）：オントロジーから抽出された分類法は、グラフベースのディープ学習アプリケーションをサポートするためによく使用される包含階層のための指示された非環式グラフです。

ツールとリソース

個々のツールとリソースは、コアオントロジー処理モジュールに基づいて実装されます。現在、 $ textsf {deeponto} $以下をサポートしています。

bertmap [1]は、元々レポで開発されたが、現在は維持されているBertベースのオントロジーマッチング（OM）システムです。 $ textsf {deeponto} $ 。 bertmap＆bertmapltと一致するオントロジーを参照してください。
Bio-ML [2]は、OAEIのBio-MLトラックで使用されているOMリソースです。 Bio-ML：包括的なドキュメントを参照してください。
Bertsubs [3]は、オントロジーの包摂予測のシステムです。元の実験コードをこのプロジェクトに変換しました。 bertsubsを使用した包含推論を参照してください。
Ontolama [4]は、オントロジー包摂推論の言語モデルの評価です。 Ontolama：データセットの使用とプロンプトベースのプロービングアプローチの使用については、データセットの概要と使用ガイドを参照してください。
HIT（外部） [6]は、双曲線空間でのBERTのようなモデルの再トレーニングから派生した階層埋め込みモデルです。オプションと使用については、Huggingfaceハブのヒットモデルを参照してください。

ライセンス

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 Copyright 2021-2023 Yuan He.
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引用

私たちのシステムはのためです $ textsf {deeponto} $ ArxivおよびiOS Pressで入手できます。

Yuan He、Jiaoyan Chen、Hang Dong、Ian Horrocks、Carlo Allocca、Taehun Kim、Brahmananda Sapkota。 Deeponto：ディープラーニングを備えたオントロジーエンジニアリング用のPythonパッケージ。セマンティックウェブ、Vol。 15、いいえ。 5、pp。1991-2004、2024。

!!!クレジット「引用」

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@article{he2024deeponto,
  author = {He, Yuan and Chen, Jiaoyan and Dong, Hang and Horrocks, Ian and Allocca, Carlo and Kim, Taehun and Sapkota, Brahmananda},
  journal = {Semantic Web},
  number = {5},
  pages = {1991--2004},
  title = {DeepOnto: A Python package for ontology engineering with deep learning},
  volume = {15},
  year = {2024}
}
```