CHR as grammar formalism. A first report

Grammars written as Constraint Handling Rules (CHR) can be executed as efficient and robust bottom-up parsers that provide a straightforward, non-backtracking treatment of ambiguity. Abduction with integrity constraints as well as other dynamic hypothesis generation techniques fit naturally into such grammars and are exemplified for anaphora resolution, coordination and text interpretation.Comment: 12 pages. Presented at ERCIM Workshop on Constraints, Prague, Czech Republic, June 18-20, 200

CHR Grammars

A grammar formalism based upon CHR is proposed analogously to the way Definite Clause Grammars are defined and implemented on top of Prolog. These grammars execute as robust bottom-up parsers with an inherent treatment of ambiguity and a high flexibility to model various linguistic phenomena. The formalism extends previous logic programming based grammars with a form of context-sensitive rules and the possibility to include extra-grammatical hypotheses in both head and body of grammar rules. Among the applications are straightforward implementations of Assumption Grammars and abduction under integrity constraints for language analysis. CHR grammars appear as a powerful tool for specification and implementation of language processors and may be proposed as a new standard for bottom-up grammars in logic programming. To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP), 2005Comment: 36 pp. To appear in TPLP, 200

Semantic optimisation in datalog programs

Bibliography: leaves 138-142.Datalog is the fusion of Prolog and Database technologies aimed at producing an efficient, logic-based, declarative language for databases. This fusion takes the best of logic programming for the syntax of Datalog, and the best of database systems for the operational part of Datalog. As is the case with all declarative languages, optimisation is necessary to improve the efficiency of programs. Semantic optimisation uses meta-knowledge describing the data in the database to optimise queries and rules, aiming to reduce the resources required to answer queries. In this thesis, I analyse prior work that has been done on semantic optimisation and then propose an optimisation system for Datalog that includes optimisation of recursive programs and a semantic knowledge management module. A language, DatalogiC, which is an extension of Datalog that allows semantic knowledge to be expressed, has also been devised as an implementation vehicle. Finally, empirical results concerning the benefits of semantic optimisation are reported

Knowledge Integration to Overcome Ontological Heterogeneity: Challenges from Financial Information Systems

The shift towards global networking brings with it many opportunities and challenges. In this paper, we discuss key technologies in achieving global semantic interoperability among heterogeneous information systems, including both traditional and web data sources. In particular, we focus on the importance of this capability and technologies we have designed to overcome ontological heterogeneity, a common type of disparity in financial information systems. Our approach to representing and reasoning with ontological heterogeneities in data sources is an extension of the Context Interchange (COIN) framework, a mediator-based approach for achieving semantic interoperability among heterogeneous sources and receivers. We also analyze the issue of ontological heterogeneity in the context of source-selection, and offer a declarative solution that combines symbolic solvers and mixed integer programming techniques in a constraint logic-programming framework. Finally, we discuss how these techniques can be coupled with emerging Semantic Web related technologies and standards such as Web-Services, DAML+OIL, and RuleML, to offer scalable solutions for global semantic interoperability. We believe that the synergy of database integration and Semantic Web research can make significant contributions to the financial knowledge integration problem, which has implications in financial services, and many other e-business tasks.Singapore-MIT Alliance (SMA

Knowledge Bases and Neural Network Synthesis

We describe and try to motivate our project to build systems using both a knowledge based and a neural network approach. These two approaches are used at different stages in the solution of a problem, instead of using knowledge bases exclusively on some problems, and neural nets exclusively on others. The knowledge base (KB) is defined first in a declarative, symbolic language that is easy to use. It is then compiled into an efficient neural network (NN) representation, run, and the results from run time and (eventually) from learning are decompiled to a symbolic description of the knowledge contained in the network. After inspecting this recovered knowledge, a designer would be able to modify the KB and go through the whole cycle of compiling, running, and decompiling again. The central question with which this project is concerned is, therefore, How do we go from a KB to an NN, and back again? We are investigating this question by building tools consisting of a repertoire of language/translation/network types, and trying them on problems in a variety of domains

Perspectives in deductive databases

AbstractI discuss my experiences, some of the work that I have done, and related work that influenced me, concerning deductive databases, over the last 30 years. I divide this time period into three roughly equal parts: 1957–1968, 1969–1978, 1979–present. For the first I describe how my interest started in deductive databases in 1957, at a time when the field of databases did not even exist. I describe work in the beginning years, leading to the start of deductive databases about 1968 with the work of Cordell Green and Bertram Raphael. The second period saw a great deal of work in theorem providing as well as the introduction of logic programming. The existence and importance of deductive databases as a formal and viable discipline received its impetus at a workshop held in Toulouse, France, in 1977, which culminated in the book Logic and Data Bases. The relationship of deductive databases and logic programming was recognized at that time. During the third period we have seen formal theories of databases come about as an outgrowth of that work, and the recognition that artificial intelligence and deductive databases are closely related, at least through the so-called expert database systems. I expect that the relationships between techniques from formal logic, databases, logic programming, and artificial intelligence will continue to be explored and the field of deductive databases will become a more prominent area of computer science in coming years

Extensible Languages for Flexible and Principled Domain Abstraction

Die meisten Programmiersprachen werden als Universalsprachen entworfen. Unabhängig von der zu entwickelnden Anwendung, stellen sie die gleichen Sprachfeatures und Sprachkonstrukte zur Verfügung. Solch universelle Sprachfeatures ignorieren jedoch die spezifischen Anforderungen, die viele Softwareprojekte mit sich bringen. Als Gegenkraft zu Universalsprachen fördern domänenspezifische Programmiersprachen, modellgetriebene Softwareentwicklung und sprachorientierte Programmierung die Verwendung von Domänenabstraktion, welche den Einsatz von domänenspezifischen Sprachfeatures und Sprachkonstrukten ermöglicht. Insbesondere erlaubt Domänenabstraktion Programmieren auf dem selben Abstraktionsniveau zu programmieren wie zu denken und vermeidet dadurch die Notwendigkeit Domänenkonzepte mit universalsprachlichen Features zu kodieren. Leider ermöglichen aktuelle Ansätze zur Domänenabstraktion nicht die Entfaltung ihres ganzen Potentials. Einerseits mangelt es den Ansätzen für interne domänenspezifische Sprachen an Flexibilität bezüglich der Syntax, statischer Analysen, und Werkzeugunterstützung, was das tatsächlich erreichte Abstraktionsniveau beschränkt. Andererseits mangelt es den Ansätzen für externe domänenspezifische Sprachen an wichtigen Prinzipien, wie beispielsweise modularem Schließen oder Komposition von Domänenabstraktionen, was die Anwendbarkeit dieser Ansätze in der Entwicklung größerer Softwaresysteme einschränkt. Wir verfolgen in der vorliegenden Doktorarbeit einen neuartigen Ansatz, welcher die Vorteile von internen und externen domänenspezifischen Sprachen vereint um flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion zu unterstützen. Wir schlagen bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprachen als Grundlage für Domänenabstraktion vor. In einer erweiterbaren Sprache kann Domänenabstraktion durch die Erweiterung der Sprache mit domänenspezifischer Syntax, statischer Analyse, und Werkzeugunterstützung erreicht werden . Dies ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Flexibilität wie externe domänenspezifische Sprachen. Um die Einhaltung üblicher Prinzipien zu gewährleisten, organisieren wir Spracherweiterungen als Bibliotheken und verwenden einfache Import-Anweisungen zur Aktivierung von Erweiterungen. Dies erlaubt modulares Schließen (durch die Inspektion der Import-Anweisungen), unterstützt die Komposition von Domänenabstraktionen (durch das Importieren mehrerer Erweiterungen), und ermöglicht die uniforme Selbstanwendbarkeit von Spracherweiterungen in der Entwicklung zukünftiger Erweiterungen (durch das Importieren von Erweiterungen in einer Erweiterungsdefinition). Die Organisation von Erweiterungen in Form von Bibliotheken ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Prinzipientreue wie interne domänenspezifische Sprachen. Wir haben die bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprache SugarJ entworfen und implementiert. SugarJ Bibliotheken können Erweiterungen der Syntax, der statischen Analyse, und der Werkzeugunterstützung von SugarJ deklarieren. Eine syntaktische Erweiterung besteht dabei aus einer erweiterten Syntax und einer Transformation der erweiterten Syntax in die Basissyntax von SugarJ. Eine Erweiterung der Analyse testet Teile des abstrakten Syntaxbaums der aktuellen Datei und produziert eine Liste von Fehlern. Eine Erweiterung der Werkzeugunterstützung deklariert Dienste wie Syntaxfärbung oder Codevervollständigung für bestimmte Sprachkonstrukte. SugarJ Erweiterungen sind vollkommen selbstanwendbar: Eine erweiterte Syntax kann in eine Erweiterungsdefinition transformiert werden, eine erweiterte Analyse kann Erweiterungsdefinitionen testen, und eine erweiterte Werkzeugunterstützung kann Entwicklern beim Definieren von Erweiterungen assistieren. Um eine Quelldatei mit Erweiterungen zu verarbeiten, inspizieren der SugarJ Compiler und die SugarJ IDE die importierten Bibliotheken um die aktiven Erweiterungen zu bestimmen. Der Compiler und die IDE adaptieren den Parser, den Codegenerator, die Analyseroutine und die Werkzeugunterstützung der Quelldatei entsprechend der aktiven Erweiterungen. Wir beschreiben in der vorliegenden Doktorarbeit nicht nur das Design und die Implementierung von SugarJ, sondern berichten darüber hinaus über Erweiterungen unseres ursprünglich Designs. Insbesondere haben wir eine Generalisierung des SugarJ Compilers entworfen und implementiert, die neben Java alternative Basissprachen unterstützt. Wir haben diese Generalisierung verwendet um die bibliotheksbasierten erweiterbaren Programmiersprachen SugarHaskell, SugarProlog, und SugarFomega zu entwickeln. Weiterhin haben wir SugarJ ergänzt um polymorphe Domänenabstraktion und Kommunikationsintegrität zu unterstützen. Polymorphe Domänenabstraktion ermöglicht Programmierern mehrere Transformationen für die selbe domänenspezifische Syntax bereitzustellen. Dies erhöht die Flexibilität von SugarJ und unterstützt bekannte Szenarien aus der modellgetriebenen Entwicklung. Kommunikationsintegrität spezifiziert, dass die Komponenten eines Softwaresystems nur über explizite Kanäle kommunizieren dürfen. Im Kontext von Codegenerierung stellt dies eine interessante Eigenschaft dar, welche die Generierung von impliziten Modulabhängigkeiten untersagt. Wir haben Kommunikationsintegrität als weiteres Prinzip zu SugarJ hinzugefügt. Basierend auf SugarJ und zahlreicher Fallstudien argumentieren wir, dass flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion ein skalierbares Programmiermodell für die Entwicklung komplexer Softwaresysteme darstellt