BigCQ：一个形式化为 SPARQL-OWL 查询模板的大规模合成能力问题模式数据集
人工智能
2021-05-21 v1
摘要
能力问题（CQs）在许多本体工程方法论中用于收集需求并跟踪所构建本体的完整性与正确性。尽管本体工程方法论频繁推荐使用它们，但公开可用的 CQs 数据集及其在本体查询语言中的形式化成果非常稀少。由于利用 CQs 实现流程自动化的初步尝试正在进行，提供大型且多样的数据集以推动这些解决方案至关重要。在本文中，我们提出 BigCQ，这是最大的带有形式化为 SPARQL-OWL 查询模板的 CQ 模板数据集。BigCQ 由常用公理形状的数据集自动创建。若用给定本体中的资源标签和 IRI 填充，这些 CQ 模板与查询模板对可具体化为实际的 CQ 和 SPARQL-OWL 查询。我们详细描述了该数据集，给出了导致数据集创建过程的描述，并分析了该数据集对真实世界示例的覆盖程度。我们还发布了该数据集以及将公理形状转换为 CQ 模式与 SPARQL-OWL 模板对的脚本，以使工程师能够根据其特定需求调整该过程。
引用
@article{arxiv.2105.09574,
title = {BigCQ: A large-scale synthetic dataset of competency question patterns formalized into SPARQL-OWL query templates},
author = {Dawid Wiśniewski and Jędrzej Potoniec and Agnieszka Ławrynowicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.09574},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 3 figures