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딥 러닝이있는 온톨로지 엔지니어링 패키지.

소식 ?

완전한 ChangeLog 및 FAQ를 확인하십시오. FAQ 페이지에는 현재 많은 정보가 포함되어 있지 않지만 피드백에 따라 업데이트됩니다.

에 대한

$ textsf {deeponto} $ 딥 러닝 모델 구현, 자원 구성 및 다양한 온톨로지 엔지니어링 목적을위한 평가 수행을위한 빌딩 블록을 제공하는 것을 목표로합니다.

문서 : https://krr-oxford.github.io/deeponto/ .
github 저장소 : https://github.com/krr-oxford/deeponto .
pypi : https://pypi.org/project/deeponto/ .

설치

Owlapi

$ textsf {deeponto} $ Owlapi 버전 4.5.22 (Java로 작성) 온톨로지에 의존합니다.

우리는 JPYPE를 사용하여 Python 및 Java Virtual Machine (JVM)을 연결하는 Mowl에서 구현 된 것을 따릅니다. 성공적인 JVM 초기화는 JPype의 설치 페이지를 확인하십시오.

Pytorch

$ textsf {deeponto} $ 딥 러닝 프레임 워크를 위해 Pytorch에 의존합니다.

설치하기 전에 Pytorch를 설치하는 것이 좋습니다 $ textsf {deeponto} $ Pytorch 웹 페이지에 나열된 명령에 따라 사용자는 Pytorch의 GPU (CUDA 포함) 또는 CPU 버전을 선택할 수 있습니다.

가장 최근의 Pytorch 버전이 비 호환성 문제를 일으키는 경우 작동하는 것으로 알려진 다음 명령 ( CUDA 11.6 )을 사용하십시오.

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

기본 사용 $ textsf {deeponto} $ GPU에 의존하지 않지만 효율적인 딥 러닝 모델 교육을 위해 torch.cuda.is_available() True 반환해야합니다.

PYPI에서 설치하십시오

다른 종속성은 deeponto 와 함께 설치 해야하는 setup.cfg 및 requirements.txt 에 지정됩니다.

 # requiring Python>=3.8
pip install deeponto

우리는 openprompt 가 M1을 사용하여 MacOS에서 거의 해결되지 않을 수없는 다른 여러 패키지와 충돌한다는 정보를 얻었으므로 이제 선택적 종속성으로 설정했습니다. 그러나 deeponto.complete.ontolama 의 Ontolama 코드의 주요 종속성입니다. Ontolama를 사용하려면 openprompt 별도로 설치하거나 다음 명령을 사용하여 설치하십시오. $ textsf {deeponto} $ :

pip install deeponto[ontolama]

git 저장소에서 설치하십시오

최신의 미공개 버전의 Deeponto를 설치하려면 저장소에서 직접 설치할 수 있습니다.

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

주요 기능

그림 : Deeponto의 건축물 삽화.

온톨로지 처리

기본 클래스 $ textsf {deeponto} $ [ Ontology ] [Deeponto.onto.ontology]는 온톨로지 엔티티 액세스, 조상/후손 (및 부모/자식) 개념에 대한 쿼리, 개체를 나타내고, 축을 수정하고, 개량하는 것과 같은 Owlapi의 특징을 소개하는 주요 진입 점으로 작용합니다. 온톨로지로드시 빠른 사용을 참조하십시오. 이러한 기본 기능과 함께 다음을 포함하여 몇 가지 필수 하위 모듈이 핵심 모듈을 향상시키기 위해 구축됩니다.

온톨로지 추론 ([ OntologyReasoner ] [deeponto.onto.ontologyReasoner]) : 각각의 인스턴스 $ textsf {deeponto} $ 추론자가 그 속성으로 가지고 있습니다. 추론 된 서브 스토머 및 하위 스피어를 얻는 것과 같은 추론 활동을 수행하는 데 사용됩니다.
Ontology Pruning ([ OntologyPruner ] [deeponto.onto.ontologypruner]) :이 하위 모듈은 입력 온톨로지에서 하위 요소를 추출하기위한 가지 치기 알고리즘을 통합하는 것을 목표로합니다. 우리는 현재 [2]에서 제안 된 것을 구현하는데, 이는 주장 된 (원자 또는 복잡한) 부모와 자녀의 제거를 목표로하는 계급의 아동을 소개합니다.
Ontology Verbalisation ([ OntologyVerbaliser ] [Deeponto.onto.ontologyverbaliser]) : [4]에서 제안 된 재귀 개념 언어기는 여기에서 구현되며, 이는 복잡한 논리 표현식을 온톨로지에서 이용할 수있는 엔터티 이름 또는 레이블을 기반으로 텍스트 문장으로 자동 변환 할 수 있습니다. 외부 온톨로지 개념을 참조하십시오.
Ontology Projection ([ OntologyProjector ] [deeponto.onto.ontologyprojector]) : OWL2VEC* Ontology Embedings에 채택 된 프로젝션 알고리즘은 여기에서 구현되어 온톨로지의 Tbox를 RDF 트리플 세트로 변환합니다. 관련 코드는 Mowl Library에서 수정됩니다.
온톨로지 정규화 ([ OntologyNormaliser ] [deeponto.onto.ontologynormaliser]) : 구현 $ mathcal {el} $ 정규화는 또한 Mowl 라이브러리에서 수정되며, 이는 Tbox 공리를 정규화 된 형태로 변환하는 데 사용됩니다 (예 : 기하학적 온톨로지 임베딩).
온톨로지 분류 ([ OntologyTaxonomy ] [Deeponto.onto.ontologyTaxonomy]) : 온톨로지에서 추출한 분류는 종종 그래프 기반 심해 학습 애플리케이션을 지원하는 데 사용되는 하위 소비 계층에 대한 지시 된 비시 클릭 그래프입니다.

도구 및 리소스

개별 도구 및 리소스는 핵심 온톨로지 처리 모듈을 기반으로 구현됩니다. 현재, $ textsf {deeponto} $ 다음을 지원합니다.

Bertmap [1]은 원래 Repo에서 개발 된 Bert 기반 온톨로지 매칭 (OM) 시스템입니다. $ textsf {deeponto} $ . Bertmap & Bertmaplt와 일치하는 온톨로지를 참조하십시오.
Bio-ML [2]는 OAEI의 Bio-ML 트랙에서 사용 된 OM 리소스입니다. Bio-ML : 포괄적 인 문서를 참조하십시오.
Bertsubs [3]는 온톨로지 하위 예측을위한 시스템입니다. 우리는 원래 실험 코드를이 프로젝트로 변환했습니다. Bertsubs와의 하위 소비 추론을 참조하십시오.
Ontolama [4]는 온톨로지 하위 소비 추론을위한 언어 모델의 평가입니다. 데이터 세트 사용 및 프롬프트 기반 프로빙 접근법은 Ontolama : DataSet Overview & Usage Guide를 참조하십시오.
HIT (외부) [6]는 쌍곡선 공간에서 Bert-like 모델을 다시 훈련하는 Bert-like 모델에서 파생 된 계층 구조 임베딩 모델입니다. 옵션 및 사용에 대해서는 Huggingface Hub의 히트 모델을 참조하십시오.

특허

!!!!!!! 라이센스 "라이센스"

 Copyright 2021-2023 Yuan He.
Copyright 2023 Yuan He, Jiaoyan Chen.
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소환

우리의 시스템 papaer $ textsf {deeponto} $ Arxiv 및 iOS Press에서 사용할 수 있습니다.

Yuan He, Jiaoyan Chen, Hang Dong, Ian Horrocks, Carlo Allocca, Taehun Kim 및 Brahmananda Sapkota. Deeponto : 딥 러닝이있는 온톨로지 엔지니어링을위한 파이썬 패키지. 시맨틱 웹, vol. 15, 아니오. 5, pp. 1991-2004, 2024.

!!!!!!! 신용 "인용"

 ```
@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}
}
```