[論文レビュー] Applying the Closed World Assumption to SUMO-based Ontologies.

Javier Álvez, Itziar González-Dios+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2018

Semantic Web and Ontologies被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、一般常識知識表現における曖昧さを低減するために、SUMOベースのオントロジーに閉じた世界仮説（CWA）を適用することを提案する。クラスサブクラスおよび排反関係に対するCWAの定式化により、推論能力が向上し、WordNetへのマッピングを用いたベンチマークで、オントロジーの能力が47%以上向上した。

ABSTRACT

In commonsense knowledge representation, the Open World Assumption is adopted as a general standard strategy for the design, construction and use of ontologies, e.g. in OWL. This strategy limits the inferencing capabilities of any system using these ontologies because non-asserted statements could be assumed to be alternatively true or false in different interpretations. In this paper, we investigate the application of the Closed World Assumption to enable a better exploitation of the structural knowledge encoded in a SUMO-based ontology. To that end, we explore three different Closed World Assumption formulations for subclass and disjoint relations in order to reduce the ambiguity of the knowledge encoded in first-order logic ontologies. We evaluate these formulations on a practical experimentation using a very large commonsense benchmark automatically obtained from the knowledge encoded in WordNet through its mapping to SUMO. The results show that the competency of the ontology improves more than 47 % when reasoning under the Closed World Assumption. As conclusion, applying the Closed World Assumption automatically to first-order logic ontologies reduces their expressed ambiguity and more commonsense questions can be answered.

研究の動機と目的

• 一般常識オントロジーにおけるオープン・ワールド仮説の制限を解決すること。これは、非明示的な命題の真偽値が未定義であるため、推論が制限されるためである。
• 閉じた世界仮説が一階論理オントロジー、特にSUMOに体系的に適用可能であるかを検討すること。これにより、知識の活用が向上する。
• クラスサブクラスおよび排反関係におけるCWAの定式化が、曖昧さの低減と推論能力の向上に与える影響を評価すること。
• CWAをSUMOベースのオントロジーに自動的に適用することで、一般常識の質問に対する回答可能数が増加することを示すこと。

提案手法

• 一階論理オントロジーにおけるクラスサブクラスおよび排反性関係に対して、3つの異なるCWAの定式化を設計した。
• これらの定式化を、WordNetからSUMOへのマッピングを介して自動的に抽出された大規模な一般常識知識ベースに適用した。
• 一階論理の公理にCWA制約を拡張し、既知の事実の世界を閉じることで、解釈の曖昧さを低減した。
• CWA下での自動推論を実行し、標準的なオープン・ワールド仮説との推論結果を比較した。
• SUMOによるWordNetのマッピングを基に構築されたベンチマークを用いて、推論の改善を大規模に評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SUMOベースのオントロジーに閉じた世界仮説を適用することで、推論能力にどのような影響を与えるか？
• RQ2 一階論理オントロジーにおけるクラスサブクラスおよび排反性関係に対して、CWAの最も効果的な定式化は何か？
• RQ3 CWAは一般常識知識表現における曖昧さをどの程度低減するか？
• RQ4 CWAは大規模オントロジーにおける一般常識の質問に対する回答可能数を向上させることができるか？

主な発見

• SUMOベースのオントロジーにCWAを適用することで、ベンチマークデータセット上で推論能力が47%以上向上した。
• CWAの定式化により、オントロジー内における非明示的命題の解釈の曖昧さが顕著に低減された。
• 閉じた世界の制約下での強力な推論能力のおかげで、システムがより多くの一般常識の質問に答えられるようになった。
• 結果から、CWAを一階論理オントロジーに効果的かつ自動的に適用することで、知識の活用が向上することが示された。