Distilling ontologies from large language models

• Autor: Huaranga Junco, Edgar Jesús
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/2440
• Enlace del recurso: https://oa.upm.es/76086; https://hdl.handle.net/20.500.14366/2440
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Grandes modelos de lenguaje; Ontologías; Grafos de conocimiento; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

En el campo de la informática, una ontología es una descripción formal explícita de conceptos en un dominio específico de conocimiento. El uso de esta representación ha permitido compartir un entendimiento común de cómo se debería estructurar información entre personas, instituciones y agentes trabajando en un campo específico. El proceso de creación de estas ontologías puede presentar grandes dificultades. Afortunadamente, las tecnologías más recientes, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden ser una gran herramienta para enfrentar estos desafíos. Sin embargo, una de las críticas de mayor peso que recibe esta tecnología es justamente su falta de conocimiento, una insuficiencia que genera las alucinaciones en las que incurre dando por cierta información falsa o incorrecta. Este trabajo presenta dos propuestas. La primera, se propone el uso de los LLM como asistentes en la creación de ontologías de dominio específico, lo que permitiría superar los desafíos mencionados anteriormente. En segundo lugar, se propone una evaluación de algunos elementos de la ontología que fue extraída de un LLM al realizar una comparación de relaciones y propiedades generadas con una base de conocimiento abierta. Este proceso podría resultar como una verificación del grado de conocimiento del mundo que realmente posee un LLM.