Пополнение онтологических систем знаний на основе моделирования умозаключений с учетом семантики ролей

The article considers the issue of automatic completion of ontology with roles and concepts formed by an intelligent system in the provision of new facts. Implementation of specified calculations allows increasing ontology information content during data stream preprocessing.В статье рассмотрен вопрос, связанный с автоматическим пополнением онтологии ролями и концептами, формируемыми интеллектуальной системой, при предоставлении ей новых фактов. Осуществление указанных предвычислений позволяет повысить информационное содержание онтологии на этапе предварительной обработки потока поступающих данных

Dealing with Inconsistencies and Updates in Description Logic Knowledge Bases

The main purpose of an "Ontology-based Information System" (OIS) is to provide an explicit description of the domain of interest, called ontology, and let all the functions of the system be based on such representation, thus freeing the users from the knowledge about the physical repositories where the real data reside. The functionalities that an OIS should provide to the user include both query answering, whose goal is to extract information from the system, and update, whose goal is to modify the information content of the system in order to reflect changes in the domain of interest. The "ontology" is a formal, high quality intentional representation of the domain, designed in such a way to avoid inconsistencies in the modeling of concepts and relationships. On the contrary, the extensional level of the system, constituted by a set of autonomous, heterogeneous data sources, is built independently from the conceptualization represented by the ontology, and therefore may contain information that is incoherent with the ontology itself. This dissertation presents a detailed study on the problem of dealing with inconsistencies in OISs, both in query answering, and in performing updates. We concentrate on the case where the knowledge base in the OISs is expressed in Description Logics, especially the logics of the DL-lite family. As for query answering, we propose both semantical frameworks that are inconsistency-tolerant, and techniques for answering unions of conjunctive queries posed to OISs under such inconsistency-tolerant semantics. As for updates, we present an approach to compute the result of updating a possibly inconsistent OIS with both insertion and deletion of extensional knowledge

Абдуктивный синтез структур функциональных типов сценариев для установления аналогий в многомодельной концептуально-онтологической системе знаний

It is proposed to empower the intelligent system with an ability of the abductive generation of new knowledge based on conclusions by analogy. With such an ability it could be trained on precedents, taking place in different areas, transferring knowledge about the phenomena observed in one subject area to another. It is important that, on the basis of the task to be solved, the establishment of analogies can be carried out by means of finding similar structures, invariant properties and akin actions in the multi-model conceptual and ontological knowledge system. Establishing semantic similarity of the observed specifications and the ones generated by an intelligent system is based on the ability of the Giromat in general case to perform the transition from the approximating concepts that belong to the same problem domain (context), through the approximated ones (more general, abstract), to approximating as well, but belonging to a different problem domain (context).В статье предложено наделить интеллектуальную систему способностью к абдуктивному порождению новых знаний, основанному на выводах по аналогии. Обладая указанной способностью, она сможет обучаться на прецедентах, имеющих место в различных проблемных областях, перенося знания о явлениях, наблюдаемых в одной проблемной области, в другую. При этом важным является тот факт, что исходя из решаемой задачи, установление аналогий может осуществляться путем нахождения подобных структур, инвариантных свойств и близких действий, описанных в многомодельной концептуально-онтологической системе знаний. Установление семантического подобия наблюдаемых и формируемых интеллектуальной системой спецификаций базируется на возможности гиромата в общем случае осуществлять переход от аппроксимирующих концептов, принадлежащих одной проблемной области (контексту), через аппроксимируемые (более общие, абстрактные) к аппроксимирующим, но принадлежащим другой проблемной области (контексту)

MUS-Based Partitioning for Inconsistency Measures

National audienceMesurer le degré d'incohérence des bases de connaissances permet aux agents une meilleur compréhension de leur environnement. Différentes approches sémantiques et syntaxiques ont été proposées pour quantifier l'incohérence. Dans ce papier, nous proposons d'analyser les limites des approches existantes. Tout d'abord, nous explorons la propriété logique d'additivité en considérant les composantes connexes du graphe représentant les bases de connaissances. Ensuite, nous montrons comment la structure de ce graphe peut être prise en compte pour identifier d'une manière plus fine la responsabilité de chaque formule dans l'incohérence. Finalement, nous étendons notre approche pour fournir une mesure d'incohérence de la base entière en satisfaisant des propriétés définies

Combining open and closed world reasoning for the semantic web

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em InformáticaOne important problem in the ongoing standardization of knowledge representation languages for the Semantic Web is combining open world ontology languages, such as the OWL-based ones, and closed world rule-based languages. The main difficulty of such a combination is that both formalisms are quite orthogonal w.r.t. expressiveness and how decidability is achieved. Combining non-monotonic rules and ontologies is thus a challenging task that requires careful balancing between expressiveness of the knowledge representation language and the computational complexity of reasoning. In this thesis, we will argue in favor of a combination of ontologies and nonmonotonic rules that tightly integrates the two formalisms involved, that has a computational complexity that is as low as possible, and that allows us to query for information instead of calculating the whole model. As our starting point we choose the mature approach of hybrid MKNF knowledge bases, which is based on an adaptation of the Stable Model Semantics to knowledge bases consisting of ontology axioms and rules. We extend the two-valued framework of MKNF logics to a three-valued logics, and we propose a well-founded semantics for non-disjunctive hybrid MKNF knowledge bases. This new semantics promises to provide better efficiency of reasoning,and it is faithful w.r.t. the original two-valued MKNF semantics and compatible with both the OWL-based semantics and the traditional Well- Founded Semantics for logic programs. We provide an algorithm based on operators to compute the unique model, and we extend SLG resolution with tabling to a general framework that allows us to query a combination of non-monotonic rules and any given ontology language. Finally, we investigate concrete instances of that procedure w.r.t. three tractable ontology languages, namely the three description logics underlying the OWL 2 pro les.Fundação para a Ciência e Tecnologia - grant contract SFRH/BD/28745/200

Способи обчислення міри неконсистентностей OWL онтологій

Актуальність теми. Розвиток інформаційно-телекомунікаційних технологій сприяє збільшенню обсягів інформації, необхідної для роботи корпоративних систем. Тому на сьогодні існує проблема ефективної обробки даних. Одним із варіантів рішення цієї задачі є обробка даних в системах з використанням онтологій. Онтологія — формалізоване представлення знань про певну предметну область, придатне для автоматизованої обробки. Таким чином дані охоплюють менший об'єм пам'яті, а інформації з них можна отримати більше. Розмір онтологій невпинно зростає, тому неконсистентність або внутрішнє протиріччя онтології в таких випадках є звичним явищем. Для обробки та аналізу таких онтологій необхідно застосовувати способи обчислення міри неконсистентності, які і будуть розглянуті в даній дисертаційній роботі. Об’єктом дослідження є онтологічні системи, некосистентність при побудові онтологій. Предметом дослідження є способи обчислення міри неконсистентності OWL онтологій. Методи дослідження – методи математичної статистики для аналізу обчислення міри некосистентності OWL онтологій. Мета роботи: підвищення ефективності обробки неконсистентних онтологій шляхом застосування обчислення міри невідновідності; адаптація підходів до обчислення міри неконсистентності онтологій в описовій логіці до OWL онтологій; оптимізація способів обчислення міри неконсистентності онтологій задля зменшення часу їх виконання.Actuality of subject. The development of information and telecommunication technologies contributes to the increase of the amount of information necessary for the work of corporate systems. Therefore, today there is a problem of efficient data processing. One of the solutions to this problem is the processing of data in systems using ontologies. Ontology is a formalized representation of knowledge about a particular subject area, suitable for automated processing. This way, the data covers a smaller amount of memory, and more information can be obtained from it. The size of the ontologies is constantly increasing, so the inconsistency or internal contradiction of ontology in such cases is a common occurrence. For the processing and analysis of such ontologies, it is necessary to use methods for calculating the degree of inconsistency, which will be considered in this thesis. The object of the study is ontological systems, non-consistency in the construction of ontologies. The subject of the study is how to calculate the degree of non-consistency of OWL ontologies. Methods of research - methods of mathematical statistics for the analysis of the calculation of the degree of non-consistency of OWL ontologies. The purpose of the work: to increase the efficiency of processing inconsistent ontologies by applying the calculation of the degree of noncompliance; adaptation of approaches to calculating the degree of inconsistency of ontologies in descriptive logic to OWL ontologies; optimization of methods for calculating the degree of inconsistency of ontologies to reduce the time of their implementation.Актуальность темы. Развитие информационно- телекоммуникационных технологий способствует увеличению объемов информации, необходимой для работы корпоративных систем. Поэтому на сегодняшний день существует проблема эффективной обработки данных. Одним из вариантов решения этой задачи является обработка данных в системах с использованием онтологий. Онтология - формализованное представление знаний об определенной предметной области, пригодное для автоматизированной обработки. Таким образом данные охватывают меньший объем памяти, а информации по ним можно больше. Размер онтологий постоянно растет, поэтому неконсистентнисть или внутреннее противоречие онтологии в таких случаях является обычным явлением. Для обработки и анализа таких онтологий необходимо применять способы вычисления степени неконсистентности, которые и будут рассмотрены в данной диссертационной работе. Объектом исследования является онтологические системы, некосистентнисть при построении онтологий. Предметом исследования являются способы вычисления степени неконсистентности OWL онтологий. Методы исследования - методы математической статистики для анализа вычисления меры некосистентности OWL онтологий. Цель работы: повышение эффективности обработки неконсистентних онтологий путем применения вычисления меры несоответствия; адаптация подходов к вычислению степени неконсистентности онтологий в описательной логике в OWL онтологии; оптимизация способов вычисления меры неконсистентности онтологий для уменьшения времени их выполнения

Analysing inconsistent information using distance-based measures

There have been a number of proposals for measuring inconsistency in a knowledgebase (i.e. a set of logical formulae). These include measures that consider the minimally inconsistent subsets of the knowledgebase, and measures that consider the paraconsistent models (3 or 4 valued models) of the knowledgebase. In this paper, we present a new approach that considers the amount by which each formula has to be weakened in order for the knowledgebase to be consistent. This approach is based on ideas of knowledge merging by Konienczny and Pino-Perez. We show that this approach gives us measures that are different from existing measures, that have desirable properties, and that can take the significance of inconsistencies into account. The latter is useful when we want to differentiate between inconsistencies that have minor significance from inconsistencies that have major significance. We also show how our measures are potentially useful in applications such as evaluating violations of integrity constraints in databases and for deciding how to act on inconsistency

Pseudo-contractions as Gentle Repairs

Updating a knowledge base to remove an unwanted consequence is a challenging task. Some of the original sentences must be either deleted or weakened in such a way that the sentence to be removed is no longer entailed by the resulting set. On the other hand, it is desirable that the existing knowledge be preserved as much as possible, minimising the loss of information. Several approaches to this problem can be found in the literature. In particular, when the knowledge is represented by an ontology, two different families of frameworks have been developed in the literature in the past decades with numerous ideas in common but with little interaction between the communities: applications of AGM-like Belief Change and justification-based Ontology Repair. In this paper, we investigate the relationship between pseudo-contraction operations and gentle repairs. Both aim to avoid the complete deletion of sentences when replacing them with weaker versions is enough to prevent the entailment of the unwanted formula. We show the correspondence between concepts on both sides and investigate under which conditions they are equivalent. Furthermore, we propose a unified notation for the two approaches, which might contribute to the integration of the two areas