Описание логики

Описательные логики ( DL ) — это семейство формальных языков представления знаний . Многие DL более выразительны, чем пропозициональная логика , но менее выразительны, чем логика первого порядка . В отличие от последней, основные проблемы рассуждений для DL (обычно) разрешимы , и для этих проблем были разработаны и реализованы эффективные процедуры принятия решений. Существуют общие, пространственные, временные, пространственно-временные и нечеткие описательные логики, и каждая описательная логика отличается различным балансом между выразительной силой и сложностью рассуждений , поддерживая различные наборы математических конструкторов. ^[1]

DL используются в искусственном интеллекте для описания и рассуждения о соответствующих концепциях прикладной области (известных как терминологические знания ). Это имеет особое значение для предоставления логического формализма для онтологий и семантической паутины : язык веб-онтологий (OWL) и его профили основаны на DL. Наиболее заметное применение DL и OWL — в биомедицинской информатике , где DL помогает в кодификации биомедицинских знаний. ^{[ необходима цитата ]}

Введение

Описательная логика (DL) моделирует концепции , роли и индивидов , а также их отношения.

Фундаментальной концепцией моделирования DL является аксиома — логическое утверждение, связывающее роли и/или концепции. ^[2] Это ключевое отличие от парадигмы фреймов , где спецификация фрейма объявляет и полностью определяет класс. ^[2]

Номенклатура

Терминология в сравнении с FOL и OWL

Сообщество логики описания использует иную терминологию, чем сообщество логики первого порядка (FOL) для операционально эквивалентных понятий; некоторые примеры приведены ниже. Язык веб-онтологии (OWL) снова использует иную терминологию, также приведенную в таблице ниже.

Соглашение об именовании

Существует множество разновидностей логик описания, и существует неформальное соглашение об именовании, грубо описывающее допустимые операторы. Выразительность кодируется в метке для логики, начинающейся с одной из следующих базовых логик:

За которым следует любое из следующих расширений:

Исключения

Вот некоторые канонические DL, которые не совсем соответствуют этому соглашению:

Примеры

В качестве примера можно привести чрезвычайно важную дескриптивную логику, с помощью которой можно проводить сравнения с другими разновидностями. является просто дополнением к любой допустимой концепции, а не только к атомарным концепциям. используется вместо эквивалента . ${\mathcal {ALC}}$ ${\mathcal {ALC}}$ ${\mathcal {AL}}$ ${\mathcal {ALC}}$ ${\mathcal {ALUE}}$

Еще один пример, логика описания — это логика плюс расширенные ограничения мощности, а также транзитивные и обратные роли. Соглашения об именовании не являются чисто систематическими, поэтому логику можно называть и другие сокращения, где это возможно. ${\mathcal {SHIQ}}$ ${\mathcal {ALC}}$ ${\mathcal {ALCOIN}}$ ${\mathcal {ALCNIO}}$

Редактор онтологий Protégé поддерживает . Три основные терминологические базы биомедицинской информатики, SNOMED CT , GALEN и GO, могут быть выражены в (с дополнительными ролевыми свойствами). ${\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}$ ${\mathcal {EL}}$

OWL 2 обеспечивает выразительность , OWL-DL основан на , а для OWL-Lite это . ${\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}$ ${\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}$ ${\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}$

История

Свое нынешнее название дескриптивная логика получила в 1980-х годах. До этого она называлась (хронологически): терминологические системы и языки понятий .

Представление знаний

Фреймы и семантические сети не имеют формальной (логически обоснованной) семантики. ^[5] DL впервые был введен в системы представления знаний (KR) для преодоления этого недостатка. ^[5]

Первой системой KR на основе DL была KL-ONE (автор Рональд Дж. Брахман и Шмольце, 1985). В 80-х годах были разработаны другие системы на основе DL, использующие структурные алгоритмы категоризации ^[5], включая KRYPTON (1983), LOOM (1987), BACK (1988), K-REP (1991) и CLASSIC (1991). Этот подход характеризовал DL с ограниченной выразительностью, но относительно эффективным (полиномиальное время) рассуждением. ^[5]

В начале 90-х годов введение новой парадигмы алгоритма на основе таблиц позволило эффективно рассуждать на более выразительном DL. ^[5] Системы на основе DL, использующие эти алгоритмы — такие как KRIS (1991) — показывают приемлемую производительность рассуждений на типичных задачах вывода, даже несмотря на то, что сложность в худшем случае больше не является полиномиальной. ^[5]

С середины 90-х годов были созданы резонеры с хорошей практической производительностью на очень выразительном DL с высокой сложностью в худшем случае. ^[5] Примерами этого периода являются FaCT, ^[6] RACER (2001), CEL (2005) и KAON 2 (2005).

DL-рассуждения, такие как FaCT, FaCT++, ^[6] RACER, DLP и Pellet, ^[7] реализуют метод аналитических таблиц . KAON2 реализуется алгоритмами, которые сводят базу знаний SHIQ(D) к программе дизъюнктивного журнала данных .

Семантическая паутина

Языки онтологии DARPA Agent Markup Language (DAML) и Ontology Inference Layer (OIL) для семантической паутины можно рассматривать как синтаксические варианты DL. ^[8] В частности, формальная семантика и рассуждения в OIL используют DL . ^[9] DAML +OIL DL был разработан в качестве представления ^[10] и стал отправной точкой для рабочей группы по веб-онтологии Консорциума Всемирной паутины (W3C). ^[11] В 2004 году рабочая группа по веб-онтологии завершила свою работу, выпустив рекомендацию OWL ^[12] . Конструкция OWL основана на семействе DL ^[13] , на которых основаны OWL DL и OWL Lite соответственно . ^[13] ${\mathcal {SHIQ}}$ ${\mathcal {SH}}$ ${\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}$ ${\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}$

Рабочая группа W3C OWL начала работу в 2007 году над усовершенствованием и расширением OWL. ^[14] В 2009 году она была завершена выпуском рекомендации OWL2 . ^[15] OWL2 основан на логике описания . ^[16] Практический опыт показал, что в OWL DL отсутствуют несколько ключевых функций, необходимых для моделирования сложных доменов. ^[2] ${\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}$

Моделирование

В DL проводится различие между так называемым TBox (терминологическим ящиком) и ABox (утверждающим ящиком). В общем, TBox содержит предложения, описывающие иерархии понятий (т. е. отношения между понятиями ), в то время как ABox содержит основные предложения , указывающие, где в иерархии находятся индивиды (т. е. отношения между индивидами и понятиями). Например, утверждение:

принадлежит TBox, в то время как утверждение:

принадлежит ABox.

Обратите внимание, что различие TBox/ABox не является существенным, в том же смысле, в котором два «вида» предложений не рассматриваются по-разному в логике первого порядка (которая включает в себя большинство DL). При переводе в логику первого порядка аксиома включения, такая как ( 1 ), является просто условным ограничением для унарных предикатов (понятий), в которых появляются только переменные. Очевидно, что предложение этой формы не является привилегированным или специальным по сравнению с предложениями, в которых появляются только константы («обоснованные» значения), такие как ( 2 ).

Так почему же было введено это различие? Основная причина в том, что разделение может быть полезным при описании и формулировании процедур принятия решений для различных DL. Например, рассуждающий может обрабатывать TBox и ABox отдельно, отчасти потому, что определенные ключевые проблемы вывода связаны с одним, но не с другим («классификация» связана с TBox, «проверка экземпляра» — с ABox). Другой пример — сложность TBox может сильно влиять на производительность данной процедуры принятия решений для определенного DL, независимо от ABox. Таким образом, полезно иметь способ говорить об этой конкретной части базы знаний .

Вторая причина заключается в том, что это различие может иметь смысл с точки зрения разработчика модели базы знаний. Правдоподобно различать наше представление о терминах/концепциях в мире (аксиомы классов в TBox) и конкретные проявления этих терминов/концепций (утверждения экземпляров в ABox). В приведенном выше примере: когда иерархия внутри компании одинакова в каждом филиале, но назначение сотрудников отличается в каждом отделе (потому что там работают другие люди), имеет смысл повторно использовать TBox для разных филиалов, которые не используют один и тот же ABox.

Есть две особенности логики описания, которые не разделяются большинством других формализмов описания данных: DL не делает предположения об уникальности имени (UNA) или предположения о закрытом мире (CWA). Отсутствие UNA означает, что два понятия с разными именами могут быть допущены некоторым выводом, чтобы быть показанными как эквивалентные. Отсутствие CWA или, скорее, наличие предположения об открытом мире (OWA) означает, что отсутствие знания факта не подразумевает немедленного знания об отрицании факта.

Формальное описание

Подобно логике первого порядка (FOL), синтаксис определяет, какие наборы символов являются допустимыми выражениями в дескриптивной логике, а семантика определяет значение. В отличие от FOL, DL может иметь несколько хорошо известных синтаксических вариантов. ^[8]

Синтаксис

Синтаксис члена семейства дескриптивной логики характеризуется его рекурсивным определением, в котором указаны конструкторы, которые могут использоваться для формирования понятийных терминов. Некоторые конструкторы связаны с логическими конструкторами в логике первого порядка (ЛП), такими как пересечение или конъюнкция понятий, объединение или дизъюнкция понятий, отрицание или дополнение понятий, универсальное ограничение и экзистенциальное ограничение . Другие конструкторы не имеют соответствующей конструкции в ЛП, включая ограничения на роли, например, инверсию, транзитивность и функциональность.

Обозначение

Пусть C и D — концепции, a и b — индивиды, а R — роль.

Если a R-связан с b, то b называется R-преемником a.

Описание логики ALC

Прототипический атрибутивный концептуальный язык DL с дополнениями ( ) был введен Манфредом Шмидтом-Шауссом и Гертом Смолкой в 1991 году и является основой многих других выразительных DL. ^[5] Следующие определения соответствуют трактовке Баадера и др. ^[5] ${\mathcal {ALC}}$

Пусть , и будут (соответственно) наборами имен концептов (также известных как атомарные концепции ), имен ролей и имен индивидов (также известных как индивиды , номиналы или объекты ). Тогда упорядоченная тройка ( , , ) является сигнатурой . $N_{C}$ $N_{R}$ $N_{O}$ $N_{C}$ $N_{R}$ $N_{O}$

Концепции

Набор концепций — это наименьший набор, такой что: ${\mathcal {ALC}}$

Ниже приведены концепции :
- $\top$ ( верхняя часть — это концепция )
- $\bot$ ( внизу — концепция )
- Каждый (все атомарные концепции являются концепциями ) $A\in N_{C}$
Если и являются концепциями , то следующие являются концепциями : $C$ $D$ $R\in N_{R}$
- $C\sqcap D$ (пересечение двух концепций — это концепция )
- $C\sqcup D$ (объединение двух концепций есть концепция )
- $\neg C$ (дополнением концепции является концепция )
- $\forall R.C$ ( универсальное ограничение понятия ролью есть понятие )
- $\exists R.C$ ( экзистенциальное ограничение понятия ролью есть понятие )

Терминологические аксиомы

Общее включение концепций (GCI) имеет вид, где и являются концепциями . Запишите, когда и . TBox — это любой конечный набор GCI. $C\sqsubseteq D$ $C$ $D$ $C\equiv D$ $C\sqsubseteq D$ $D\sqsubseteq C$

Утверждающие аксиомы

Концептуальное утверждение — это утверждение в форме, где и C — это понятие . $a:C$ $a\in N_{O}$
Утверждение роли — это утверждение в форме, где R — роль . $(a,b):R$ $a,b\in N_{O}$

ABox — это конечный набор аксиом утверждений.

База знаний

База знаний (БЗ) представляет собой упорядоченную пару для TBox и ABox . $({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})$ ${\mathcal {T}}$ ${\mathcal {A}}$

Семантика

Семантика дескриптивных логик определяется путем интерпретации концепций как наборов индивидов, а ролей как наборов упорядоченных пар индивидов. Эти индивиды обычно предполагаются из заданной области. Семантика неатомарных концепций и ролей затем определяется в терминах атомарных концепций и ролей. Это делается с помощью рекурсивного определения, похожего на синтаксис.

Описание логики ALC

Следующие определения соответствуют трактовке Баадера и др. ^[5]

Терминологическая интерпретация подписи состоит из ${\mathcal {I}}=(\Delta ^{\mathcal {I}},\cdot ^{\mathcal {I}})$ $(N_{C},N_{R},N_{O})$

непустое множество , называемое доменом $\Delta ^{\mathcal {I}}$
функция интерпретации , которая отображает: $\cdot ^{\mathcal {I}}$
- каждый индивидуум к элементу $a$ $a^{\mathcal {I}}\in \Delta ^{\mathcal {I}}$
- каждая концепция к подмножеству $\Delta ^{\mathcal {I}}$
- каждое имя роли к подмножеству $\Delta ^{\mathcal {I}}\times \Delta ^{\mathcal {I}}$

такой что

$\top ^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}$
$\bot ^{\mathcal {I}}=\emptyset$
$(C\sqcup D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cup D^{\mathcal {I}}$ ( объединение означает дизъюнкцию )
$(C\sqcap D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cap D^{\mathcal {I}}$ ( пересечение означает соединение )
$(\neg C)^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}\setminus C^{\mathcal {I}}$ ( дополнение означает отрицание )
$(\forall R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}|{\text{for}}\;{\text{every}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{implies}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}$
$(\exists R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}|{\text{there}}\;{\text{exists}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{and}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}$

Определите (читай в I имеет место ) следующим образом ${\mathcal {I}}\models$

TBox

${\mathcal {I}}\models C\sqsubseteq D$ если и только если $C^{\mathcal {I}}\subseteq D^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}$ тогда и только тогда, когда для каждого ${\mathcal {I}}\models \Phi$ $\Phi \in {\mathcal {T}}$

ABox

${\mathcal {I}}\models a:C$ если и только если $a^{\mathcal {I}}\in C^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models (a,b):R$ если и только если $(a^{\mathcal {I}},b^{\mathcal {I}})\in R^{\mathcal {I}}$
${\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}$ тогда и только тогда, когда для каждого ${\mathcal {I}}\models \phi$ $\phi \in {\mathcal {A}}$

База знаний

Пусть будет база знаний. ${\mathcal {K}}=({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})$

${\mathcal {I}}\models {\mathcal {K}}$ если и только если и ${\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}$ ${\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}$

Вывод

Проблемы с принятием решений

В дополнение к возможности формального описания концепций, также хотелось бы использовать описание набора концепций, чтобы задавать вопросы об описанных концепциях и примерах. Наиболее распространенными проблемами принятия решений являются базовые вопросы, подобные запросам к базе данных, такие как проверка экземпляра (является ли конкретный экземпляр (член ABox) членом данного понятия) и проверка отношения (существует ли отношение/роль между двумя экземплярами, другими словами, имеет ли a свойство b ), а также более глобальные вопросы базы данных, такие как включение (является ли концепция подмножеством другой концепции) и согласованность концепций (нет ли противоречий между определениями или цепочкой определений). Чем больше операторов включено в логику и чем сложнее TBox (имеющий циклы, позволяющие неатомарным концепциям включать друг друга), тем выше вычислительная сложность для каждой из этих проблем (см. примеры в Description Logic Complexity Navigator).

Связь с другими логиками

Логика первого порядка

Многие DL являются разрешимыми фрагментами логики первого порядка (FOL) ^[5] и обычно являются фрагментами двухпеременной логики или защищенной логики . Кроме того, некоторые DL имеют функции, которые не охватываются FOL; это включает в себя конкретные домены (такие как целые числа или строки, которые могут использоваться в качестве диапазонов для ролей, таких как hasAge или hasName ) или оператор на ролях для транзитивного замыкания этой роли. ^[5]

Нечеткая логика описания

Нечеткая логика описания объединяет нечеткую логику с DL. Поскольку многие концепции, необходимые для интеллектуальных систем , не имеют четко определенных границ или четко определенных критериев принадлежности, нечеткая логика необходима для работы с понятиями неопределенности и неточности. Это дает мотивацию для обобщения логики описания в сторону работы с неточными и неопределенными концепциями.

Модальная логика

Описательная логика связана с модальной логикой (ML), но разработана независимо от нее. ^[5] Многие, но не все, DL являются синтаксическими вариантами ML. ^[5]

В общем случае объект соответствует возможному миру , понятие соответствует модальному предложению, а ролевой квантификатор — модальному оператору, причем эта роль является его отношением доступности.

Операции над ролями (такие как композиция, инверсия и т. д.) соответствуют модальным операциям, используемым в динамической логике . ^[17]

Примеры

Логика временного описания

Временная описательная логика представляет и позволяет рассуждать о временных зависимостях, и существует множество различных подходов к этой проблеме. ^[18] Например, описательная логика может быть объединена с модальной временной логикой, такой как линейная временная логика .

Смотрите также

Ссылки

^ Sikos, Leslie F. (2017). Описательная логика в мультимедийном обосновании. Cham: Springer International Publishing. doi : 10.1007/978-3-319-54066-5. ISBN 978-3-319-54066-5. S2CID 3180114.
^ abc Grau, BC; Horrocks, I.; Motik, B.; Parsia, B.; Patel-Schneider, PF; Sattler, U. (2008). "OWL 2: Следующий шаг для OWL" (PDF) . Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web . 6 (4): 309–322. doi :10.1016/j.websem.2008.05.001.
^ Левек, Гектор Дж.; Брахманн , Рональд Дж. (1987). «Выразительность и трактуемость в представлении знаний и рассуждениях». Computational Intelligence . 3 (3): 78–93. doi :10.1111/j.1467-8640.1987.tb00176.x. S2CID 30031046.
^ Майер, Фредерик; Мутараджу, Рагхава; Хитцлер, Паскаль (2010). «Распределенные рассуждения с EL++ с использованием MapReduce». Публикации факультета компьютерных наук и инженерии . Технический отчет, Центр Kno.e.sis, Университет штата Райт, Дейтон, Огайо . Получено 24 августа 2016 г.
^ abcdefghijklmno Франц Баадер, Ян Хоррокс и Ульрике Заттлер Глава 3 Логики описаний . В книге Франка ван Хармелена, Владимира Лифшица и Брюса Портера, редакторов, Справочник по представлению знаний . Elsevier, 2007.
^ ab Tsarkov, D.; Horrocks, I. (2006). "FaCT++ Description Logic Reasoner: System Description" (PDF) . Автоматизированное рассуждение . Конспект лекций по информатике. Том 4130. С. 292–297. CiteSeerX 10.1.1.65.2672 . doi :10.1007/11814771_26. ISBN 978-3-540-37187-8.
^ Сирин, Э.; Парсия, Б.; Грау, BC; Калянпур, А.; Кац, И. (2007). "Pellet: A practical OWL-DL reasoner" (PDF) . Семантика веб-сайта: наука, сервисы и агенты во всемирной паутине . 5 (2): 51–53. doi :10.1016/j.websem.2007.03.004. S2CID 101226. Архивировано из оригинала (PDF) 27.06.2007.
^ ab Ян Хоррокс и Ульрике Саттлер Онтологическое обоснование в логике описания SHOQ(D) , в Трудах семнадцатой Международной совместной конференции по искусственному интеллекту , 2001.
^ Фенсель, Д.; Ван Хармелен, Ф.; Хоррокс, И.; МакГиннесс, Д.Л.; Патель-Шнайдер, П.Ф. (2001). «OIL: онтологическая инфраструктура для семантической паутины». IEEE Intelligent Systems . 16 (2): 38–45. CiteSeerX 10.1.1.307.9456 . doi :10.1109/5254.920598.
^ Ян Хоррокс и Питер Ф. Патель-Шнайдер Генерация DAML+OIL . В трудах семинара по логике описаний 2001 г. (DL 2001) , том 49 CEUR <http://ceur-ws.org/>, страницы 30–35, 2001.
^ Устав рабочей группы по веб-онтологии, 2003 г.
↑ Пресс-релиз W3C, 2004 г.
^ ab Horrocks, I. ; Patel-Schneider, Peter; van Harmelen, Frank (2003). «От SHIQ и RDF к OWL: создание языка веб-онтологии» (PDF) . Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web . 1 : 7–26. CiteSeerX 10.1.1.2.7039 . doi :10.1016/j.websem.2003.07.001. S2CID 8277015.
^ Устав рабочей группы OWL, 2007 г.
^ Хитцлер, Паскаль ; Крёцш, Маркус; Парсия, Бижан; Патель-Шнайдер, Питер Ф.; Рудольф, Себастьян (27 октября 2009 г.). "OWL 2 Web Ontology Language Primer". OWL 2 Web Ontology Language . World Wide Wed Consortium . Получено 14.12.2010 .
^ Паскаль Хитцлер ; Маркус Крёцш; Себастьян Рудольф (25 августа 2009 г.). Основы технологий семантической паутины. CRCPress. ISBN 978-1-4200-9050-5.
^ abcde Шильд, Клаус. "Теория соответствия для терминологической логики: Предварительный отчет" (PDF) . Отчет KIT 91 . KIT-BACK . Получено 25.10.2012 .
^ Алессандро Артале и Энрико Франкони «Логика временного описания». В «Справочнике по временному рассуждению в искусственном интеллекте», 2005.

Дальнейшее чтение

F. Baader, D. Calvanese, DL McGuinness, D. Nardi, PF Patel-Schneider: Справочник по логике описаний: теория, реализация, приложения . Cambridge University Press, Кембридж, Великобритания, 2003. ISBN 0-521-78176-0
Ян Хоррокс, Ульрике Саттлер: Рассуждение об онтологии в логике описания SHOQ(D), в Трудах семнадцатой Международной совместной конференции по искусственному интеллекту , 2001.
D. Fensel, F. van Harmelen, I. Horrocks, D. McGuinness и PF Patel-Schneider: OIL: онтологическая инфраструктура для семантической паутины. IEEE Intelligent Systems, 16(2):38-45, 2001.
Ян Хоррокс и Питер Ф. Патель-Шнайдер: Генерация DAML+OIL. В трудах семинара по логике описания 2001 г. (DL 2001) , том 49 CEUR <http://ceur-ws.org/>, страницы 30–35, 2001 г.
Ян Хоррокс, Питер Ф. Патель-Шнайдер и Фрэнк ван Хармелен: От SHIQ и RDF к OWL: Создание языка веб-онтологии. Журнал веб-семантики, 1(1):7-26, 2003.
Бернардо Куэнка Грау, Ян Хоррокс, Борис Мотик, Биджан Парсия, Питер Патель-Шнайдер и Ульрике Саттлер: OWL 2: Следующий шаг для OWL. Журнал веб-семантики, 6(4):309–322, ноябрь 2008 г.
Франц Баадер, Ян Хоррокс и Ульрике Заттлер: Глава 3. Логика описаний. В книге Франка ван Хармелена, Владимира Лифшица и Брюса Портера, редакторов, Справочник по представлению знаний . Elsevier, 2007.
Алессандро Артале и Энрико Франкони: Временные описания логики. В Справочнике по временным рассуждениям в искусственном интеллекте, 2005.
Устав рабочей группы Web Ontology (WebONT). W3C, 2003 г.
Консорциум Всемирной паутины выпускает рекомендации RDF и OWL. Пресс-релиз. W3C, 2004.
Устав рабочей группы OWL. W3C, 2007.
OWL 2 соединяет сеть знаний с сетью данных. Пресс-релиз. W3C, 2009.
Маркус Крёч, Франтишек Симанчик, Ян Хоррокс : Учебник по логике описаний. CoRR arXiv :1201.4089. 2012. Самое первое введение для читателей без формальной логической подготовки.
Себастьян Рудольф: Основы логики описания. В Reasoning Web: Semantic Technologies for the Web of Data, 7th International Summer School, том 6848 Lecture Notes in Computer Science , страницы 76–136. Springer, 2011. (springerlink) Вводный текст с акцентом на моделирование и формальную семантику. Также есть слайды.
Йенс Леманн : DL-Learner: Концепции обучения в дескриптивной логике, Журнал исследований машинного обучения, 2009.
Франц Баадер : Описательная логика. В Reasoning Web: семантические технологии для информационных систем, 5-я международная летняя школа, том 5689 Lecture Notes in Computer Science, страницы 1–39. Springer, 2009. (springerlink) Вводный текст с акцентом на рассуждениях и проектировании языка, а также расширенный исторический обзор.
Энрико Франкони: Введение в логику описаний. Материалы курса. Факультет компьютерных наук, Свободный университет Больцано, Италия, 2002. Слайды лекций и множество указателей литературы, несколько устаревшие.
Ян Хоррокс : Онтологии и семантическая паутина. Сообщения ACM , 51(12):58-67, декабрь 2008 г. Общий обзор представления знаний в технологиях семантической паутины.

Внешние ссылки

Описание Logic Complexity Navigator, поддерживаемый Евгением Золиным на кафедре компьютерных наук
Список Reasoners, исследование OWL в Манчестерском университете
Описание Logics Workshop, домашняя страница сбора информации о сообществе и архивы материалов семинара

Резонеры

Есть несколько семантических рассуждений , которые работают с OWL и DL. Вот некоторые из самых популярных:

CEL — это основанный на LISP-языке рассуждений с открытым исходным кодом (лицензия Apache 2.0).
Cerebra Engine — коммерческий движок рассуждений на языке C++, приобретенный в 2006 году компанией webMethods.
FaCT++ — это бесплатная программа для рассуждений с открытым исходным кодом на языке C++.
KAON2 — это бесплатный (для некоммерческого использования) рассуждающий модуль на основе Java, предлагающий быструю поддержку рассуждений для онтологий OWL.
MSPASS — это бесплатный модуль рассуждений на языке C с открытым исходным кодом для многочисленных моделей DL.
Pellet — это коммерческий программный процессор на базе Java с двойной лицензией (AGPL и проприетарная лицензия).
RacerPro от Racer Systems был коммерческим (доступны бесплатные пробные версии и исследовательские лицензии) рассуждающим процессором на основе LISP; на сегодняшний день существует как версия RACER с открытым исходным кодом от первоначальных разработчиков из Любекского университета, использующая лицензию BSD 3, так и коммерческая версия, по-прежнему называемая RacerPro, от Franz Inc.
Sim-DL — это бесплатный Java-реазонер с открытым исходным кодом для языка ALCHQ. Он также обеспечивает функциональность измерения сходства между концепциями. Для доступа к этой функциональности можно использовать плагин Protégé.
HermiT — это open-source- решающее устройство, основанное на исчислении «гипертаблицы». Разработано Оксфордским университетом .
Owlready2 — это пакет для онтологически-ориентированного программирования на Python . Он может загружать онтологии OWL 2.0 как объекты Python, изменять их, сохранять и выполнять рассуждения через HermiT (включено). Owlready2 обеспечивает прозрачный доступ к онтологиям OWL (в отличие от обычного API на основе Java).

Редакторы

Protégé — это бесплатный редактор онтологий с открытым исходным кодом и фреймворк базы знаний , который может использовать DL-релозинги, предлагая интерфейс DIG в качестве внутреннего инструмента для проверки согласованности.
SWOOP на GitHub — браузер/редактор OWL , который использует стандартный веб-браузер в качестве базовой парадигмы пользовательского интерфейса .

Интерфейсы

Интерфейс DIG на SourceForge , стандартизированный XML-интерфейс для систем DL, разработанный Группой внедрения DL (DIG).
OWL API на SourceForge , интерфейс Java и реализация для языка веб-онтологий , используемый для представления онтологий семантической паутины .