本体是一种有助于组织和维护信息的结构，既可被人类理解，也可被系统利用。然而，由于手工构建本体是一项繁琐的任务，许多特定领域缺乏参考本体。大型语言模型（LLMs）在理解自然语言方面表现出的卓越能力，促使其在多个领域的应用，包括本体开发。本文展示了一项技术实验，利用 LLMs 作为领域专家，为给定的初始概念构建概念层次结构。我们使用 GPT-3.5 和 GPT-4 自动构建了针对巴西海洋领土（即蓝色亚马逊）领域的二十个本体，并由人类专家进行了评估。虽然模型能够构建出整体连贯的领域概念化，但输出结果均未能完全令人满意，需要进一步的细化和调整。
博主点评： 本文展示了 LLM 在特定领域本体构建中的应用潜力，尽管结果尚需改进，但其作为初步工具的价值不可忽视。未来的研究可以考虑结合人机协作，进一步提升本体的质量和准确性。