arXiv · cs.AI· Hui Yang·· 12 天前AI 评分20
用嵌入模型与 LLM 精炼本体：CASTON 铸造领域案例研究
Ontology Refinement with Embeddings and LLMs: A Case Study on CASTON
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Hui Yang
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.21466v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出一种结合微调本体嵌入模型与 LLM 的轻量级本体精炼流程，用于修复 CASTON 铸造领域本体中的类层级 subsumption 错误。嵌入模型提取待修正候选公理及替换候选，再由 LLM 给出修复建议。在专家评估中，使用 CASTON 微调的 OnT 嵌入模型与 Qwen3-8B 的默认配置产生的六个高置信度替换全部被两位领域专家接受，实现代码已开源。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org