[論文レビュー] Decidable Reasoning in Terminological Knowledge Representation Systems

Martin Buchheit, Francesco M. Donini+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 1993

Semantic Web and Ontologies参考文献 9被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、一般概念補集合、数制限、役割結合、および用語的循環をサポートする、非常に表現力の高い記述的言語ALCNRの決定可能推論計算を提示する。本稿は、制約に基づく計算可能で完全かつ終了する計算体系を用いて、帰納的推論サービスの決定可能性—充足可能性、包含関係、インスタンスチェック—を確立している。また、記述的意味論下で包含記述が循環によってシミュレート可能であることを示している。

ABSTRACT

Terminological knowledge representation systems (TKRSs) are tools for designing and using knowledge bases that make use of terminological languages (or concept languages). We analyze from a theoretical point of view a TKRS whose capabilities go beyond the ones of presently available TKRSs. The new features studied, often required in practical applications, can be summarized in three main points. First, we consider a highly expressive terminological language, called ALCNR, including general complements of concepts, number restrictions and role conjunction. Second, we allow to express inclusion statements between general concepts, and terminological cycles as a particular case. Third, we prove the decidability of a number of desirable TKRS-deduction services (like satisfiability, subsumption and instance checking) through a sound, complete and terminating calculus for reasoning in ALCNR-knowledge bases. Our calculus extends the general technique of constraint systems. As a byproduct of the proof, we get also the result that inclusion statements in ALCNR can be simulated by terminological cycles, if descriptive semantics is adopted.

研究の動機と目的

• 既存のシステムを超えるより高い表現力を備えた記述的知識表現システム（TKRS）の拡張を目的とする。
• 形式的知識表現言語において、一般概念補集合、数制限、役割結合、および用語的循環をサポートすることを目的とする。
• 拡張された言語ALCNRにおけるコア推論サービス—充足可能性、包含関係、インスタンスチェック—の決定可能性を証明することを目的とする。
• ALCNRにおける包含記述が記述的意味論下で用語的循環によってシミュレート可能であることを示すこと。
• 制約系を用いたALCNR知識ベースにおける推論のための健全で完全かつ終了する計算体系を構築すること。

提案手法

• ALCに一般補集合、数制限、役割結合を追加した、非常に表現力の高い記述的言語ALCNRを導入する。
• ALCNR知識ベースにおける推論のための制約に基づく計算体系を開発し、複雑な概念構成を扱えるように制約系の技法を一般化する。
• 健全で完全かつ終了する推論メカニズムを採用し、推論タスクの決定可能性を保証する。
• 概念と役割を記述的意味論で解釈することで、包含記述を用語的循環によってシミュレート可能にする。
• 包含記述を循環的定義に変換することで、推論を循環処理に還元する。
• 計算体系が健全かつ完全であることを示すことにより、充足可能性、包含関係、インスタンスチェックの決定可能性を証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高度に表現力の高い記述的言語において、充足可能性、包含関係、インスタンスチェックなどの推論サービスを決定可能にすることができるか。
• RQ2 一般概念補集合、数制限、役割結合は、どの程度決定的推論枠組みに統合可能か。
• RQ3 ALCNRにおける包含記述は、用語的循環を用いて表現・推論可能か。
• RQ4 ALCNR知識ベースにおける推論のための健全で完全かつ終了する計算体系を設計可能か。
• RQ5 記述的意味論下で、ALCNRにおける包含記述と用語的循環の関係は何か。

主な発見

• 本稿は、制約に基づく計算体系を用いて、ALCNR知識ベースにおける充足可能性、包含関係、インスタンスチェックの決定可能性を証明している。
• 提案された計算体系は健全で完全かつ終了するため、拡張言語における推論タスクの決定可能性が保証される。
• 一般概念補集合、数制限、役割結合が、決定的枠組みに成功裏に統合されている。
• 記述的意味論下では、ALCNRにおける包含記述が用語的循環によってシミュレート可能である。
• 制約系アプローチは、表現力の高い記述的言語における推論のスケーラブルで形式的な基盤を提供する。
• 本研究の結果は、高い表現力と保証された決定可能性を要する実用的知識表現システムの理論的基盤を確立する。