Conversational Ontology Alignment with ChatGPT
1. **研究の学術的背景と問い**
この研究では、オントロジーの整合性（同じ意味を持つ単語やフレーズのマッチング）を判定するために、ChatGPTがどの程度効果的に使用できるのかを評価しています。ここでの核心となる学術的「問い」は、「無作為なアプローチでオントロジーのマッチングのために大規模な会話型言語モデルであるChatGPTを使用した場合、その能力はどの程度になるのか？」です。
2. **研究の目的及び学術的独自性と創造性**
本研究の目的は、無作為な方法でオントロジーの整合性を行うためにChatGPTを使用した場合の評価を行うことです。この研究の独自性と創造性は、人工知能（ChatGPT）を用いてオントロジーの整合性を評価するという新しい試みにあります。
3. **研究の着想に至った経緯と位置づけ**
オントロジー整合性は、様々な専門家や研究者がそれぞれ異なる解釈や表現を持つ情報を一致させるために重要な手法です。しかし、これまでこの分野では自動化が進んでいませんでした。この研究では、この問題解決にAIを活用する新しいアプローチを提案し、評価を行いました。
4. **研究で何をどのように，どこまで明らかにしたか**
この研究では、ChatGPTの出力結果を2022年のオントロジー整合性評価イニシアチブ（会議トラックオントロジー）の結果と比較しました。これにより、大規模会話型言語モデル（ChatGPT）を無作為な方法でオントロジーの整合性のために使用した場合の能力を明らかにしました。また、このアプローチの得られる利益とリスクについても調査しました。
5. **研究の有効性の検証方法**
この研究の有効性は、ChatGPTの出力結果をオントロジー整合性評価イニシアチブ2022年の結果と比較することで評価しました。情報の整合性が高ければ高いほど、アプローチの有効性が証明されます。