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)

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

Query answering via modal definability with FaCT++: First blood

Abstract. We use results on modal definability of first-order formulas to reduce the problem of answering conjunctive queries over knowledge bases (of any expressivity) to checking inconsistency of those knowledge bases extended with a number of ALCI concept assertions. This reduction has been shown to work for conjunctive queries without cycles that only involve bound variables. In this paper, we present an optimised algorithm for the reduction, its implementation using FaCT++ as an underlying reasoner and the results of first experiments.