NeurOWL框架：LLM驱动的本体推理新方案

2026年10月20日，arXiv平台发布一篇由Hui Yang等人署名的人工智能领域论文，正式提出了名为NeurOWL的神经符号框架。该工作旨在解决现实世界中不完整OWL本体带来的推理难题，通过结合形式语义与文本语义，实现端到端处理。论文指出，该框架利用大语言模型和本体嵌入技术，统一了子集验证与本体溯因两个任务。与需要预先定义缺失公理候选集的方法不同，NeurOWL无需此类预设，提升了处理的灵活性。实验结果显示，NeurOWL在多个领域的真实本体上展现出强劲且鲁棒的性能，证明了其在处理不完整知识本体时的有效性。

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