Ontogenia and Text Analysis

Ontogenia è orientato a semplificare e migliorare il processo di ingegneria ontologica e di sviluppo dei grafici di conoscenza sfruttando tecniche avanzate di intelligenza artificiale, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e il deep learning.

FOSSR IOPP

Obiettivi

Il principale scopo di Ontogenia è automatizzare attività quali la generazione di domande di competenza, la creazione di ontologie e la convalida di grafici di conoscenza.

Il sistema mira a garantire l’interoperabilità, l’adesione ai principi FAIR e la conformità al paradigma dei Linked Data, facilitando così l’integrazione, il riutilizzo e la gestione efficace delle conoscenze in diversi ambiti.

Ontogenia mira a ottimizzare e semplificare le attività di ingegneria ontologica e di sviluppo dei grafici di conoscenza, facendo leva su metodologie avanzate di intelligenza artificiale.

Descrizione del servizio

Le carateristiche chiave di Ontogenia sono:

creazione di grafici di conoscenza da fonti di dati eterogenee

generazione automatica di domande di competenza (CQ) da storie degli utenti e set di dati strutturati o semi-strutturati

riutilizzo di Ontology Design Patterns (ODP) e integrazione con reti ontologiche esistenti come FOSSR

produzione di dati collegati conformi agli standard RDF e ai principi dei Linked Data

utilizzo di RML per definire regole di mappatura per la trasformazione dei dati

convalida automatica del grafico di conoscenza

sfruttamento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e tecniche di deep learning per la generazione di CQ, ontologie e regole di mappatura

A chi si rivolge

Il servizio è rivolto a:

Ricercatori in ambito scienze sociali, economiche e politiche
Istituzioni private, pubbliche e non-profit

Informazioni

Approfondimenti

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*pictures credits: Yogesh Pedamkar on Unsplash