NeurOWL：一种用于不完整 OWL 本体推理的基于 LLM 的神经符号框架

OWL 本体虽广泛用于语义推理，但现实中的本体往往不完整，给推理带来挑战。本文聚焦于子包含推理问题：给定不完整本体和候选子包含关系，判断其语义合理性并提供包含潜在缺失公理的逻辑解释。该任务统一了子包含验证与本体溯因。为此，作者提出 NeurOWL，这是一种端到端的神经符号框架，结合大型语言模型的文本语义与本体的形式语义，联合执行验证与溯因。在多个领域的真实本体评估中，该方法展现了强劲且鲁棒的性能。