[論文レビュー] Integrating Context of Statements within Description Logics

Antoine Zimmermann, José M. Giménez‐García|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2017

Semantic Web and Ontologies参考文献 7被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、NdFluentsにインspiredされた一般化されたスレーシング機構を用いて、個体、役割、概念を文脈化することで、起源、有効期間、信頼性などの文脈的メタデータを記述論理に統合する、再帰的アプローチに基づく新規手法NdTermsを提案する。従来の再帰的技法と比較して、論理的含意と整合性をより良く保持する。本手法は、セマンティックウェブおよび知識表現システムにおける文脈的推論のための重要な望ましい性質を満たす形式的枠組みを提供する。

ABSTRACT

We address the problem of providing contextual information about a logical formula (eg provenance, date of validity, or confidence) and representing it within a logical system. In this case, it is needed to rely on a higher order or non standard formalism, or some kind of reification mechanism. We explore the case of reification and formalize the concept of contextualizing logical statements in the case of Description Logics. Then, we define several properties of contextualization that are desirable. No previous approaches satisfy all of the them. Consequently, we define a new way of contextually annotating statements. It is inspired by NdFluents, which is itself an extension of the 4dFluents approach for annotating statements with temporal context. In NdFluents, instances that are involved in a contextual statement are sliced into contextual parts, such that only parts in the same context hold relations to one another, with the goal of better preserving inferences. We generalize this idea by defining contextual parts of relations and classes. This formal construction better satisfies the properties, although not entirely. We show that it is a particular case of a general mechanism that NdFluents also instantiates, and present other variations.

研究の動機と目的

• 記述論理内に文脈的メタデータ（例：起源、時間、信頼性）を、非標準的または高階論理に依存せずに表現する課題に対処すること。
• 論理的整合性、含意の保持、モジュラリティを保証する、形式的かつ検証可能な文脈化技法の性質を定義すること。
• RDF再帰的技法、N-アリ関係、またはシングルトン属性よりも、より多くの望ましい性質を満たす、新たな再帰的メカニズムであるNdTermsを考案すること。
• 個体にとどまらず、役割と概念に対してもNdFluentsのアプローチを一般化し、より包括的な文脈的推論を可能にすること。

提案手法

• 再帰的技法を抽象化する文脈化関数の形式的枠組みを提案し、その性質を体系的に分析可能にする。
• NdFluentsの一般化としてNdTermsを導入し、個体、役割、概念を文脈的部品にスレーシングすることで、推論の整合性を保持する。
• パラドックス（punning）と項の相対化を用いて、同じ項が異なる文脈的インスタンスを表すことを可能にし、同じ文脈に属する部分のみが関係に参加することを保証する。
• 文脈化されたオントロジーの形式的意味論を定義し、公理が文脈化された項に基づいて解釈されることで、文脈間での論理的整合性を維持する。
• 個体だけでなく、役割とクラスに対してもスレーシング機構を適用することで、関係と概念レベルでの文脈的制約が強制されることを保証する。
• 一般化されたメカニズムとしてのトレードオフを形式的に定式化することで、NdTermsが含意の保持と整合性といった重要な性質を満たしていることが示され、完全には満たさない点も明らかにされる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間、出所、信頼性などの文脈的メタデータを、非標準的または高階論理に依存せずに、記述論理に形式的に統合する方法は何か？
• RQ2 記述論理における文脈化技法に望ましい形式的性質とは何か、そしてそれらはどのように検証可能か？
• RQ3 RDF再帰的技法、N-アリ関係、シングルトン属性といった既存の再帰的技法が、これらの形式的性質をどの程度満たしているか？
• RQ4 先行手法よりも含意と整合性をより良く保つ一般化された再帰的メカニズムを設計可能か？
• RQ5 NdTermsのアプローチは、NdFluentsおよび他の再帰的手法と比較して、表現力および論理的頑健性の面でどのように異なるか？

主な発見

• NdTermsは、個体にとどまらず役割と概念に対してもNdFluentsの原則を拡張することで、記述論理における文脈的メタデータの統合に対してより包括的かつ形式的根拠を持つアプローチを提供する。
• RDF再帰的技法、N-アリ関係、シングルトン属性は、特定の条件下で含意の保持や整合性を失うため、それらと比較してNdTermsは含意の保持と整合性の両面で優れている。
• NdTermsは、項の文脈化の一般化されたメカニズムの特定のインスタンスであることが示され、役割名やクラス名の文脈化を含む、さらなる変種の可能性を秘めている。
• 同じ文脈内に属する部分のみが関係に参加することを保証することで、論理的整合性が維持され、文脈間での誤った含意を防ぐ。
• NdTermsは先行手法を改善しているが、複数のメタデータを組み合わせる、または文脈化されたオントロジーを統合する際の完全な望ましい性質を満たさないため、依然として課題が残っている。
• 本稿は、再帰的技法を比較する形式的枠組みを確立し、知識表現分野における文脈化手法の体系的評価を可能にする。