[論文レビュー] Merging Uncertain Knowledge Bases in a Possibilistic Logic Framework

Salem Benferhat, Claudio Sossai|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2013

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、可能性論理を用いた不確実な知識ベースの統合のための句法学的フレームワークを提案する。外部的および論理的内部に統合された組み合わせ規則を導入し、整合的かつ完全なシークエントベースの証明系を提示する。これにより、複数の情報源からの不確実な情報の統合が可能になり、優先順位付けられた確実性レベルが保持される。

ABSTRACT

This paper addresses the problem of merging uncertain information in the framework of possibilistic logic. It presents several syntactic combination rules to merge possibilistic knowledge bases, provided by different sources, into a new possibilistic knowledge base. These combination rules are first described at the meta-level outside the language of possibilistic logic. Next, an extension of possibilistic logic, where the combination rules are inside the language, is proposed. A proof system in a sequent form, which is sound and complete with respect to the possibilistic logic semantics, is given.

研究の動機と目的

• 複数の、可能性のある矛盾を含む情報源からの不確実な知識を、整合的かつ原理的な方法で統合する課題に対処すること。
• 統合過程で論理的文の相対的な確実性レベル（可能性度）を保持する文法的組み合わせ規則を開発すること。
• 可能性論理を拡張し、統合規則を論理言語自体に内蔵させることで、統合済み知識に対する形式的推論を可能にすること。
• 統合プロセスが可能性論理の意味論に関して論理的に整合的かつ完全であることを保証すること。
• シークエンス計算スタイルの形式的証明系を提供し、統合済みの不確実な知識ベースにおける自動推論を支援すること。

提案手法

• 可能性度に基づいて、メタレベルの組み合わせ規則を定義し、可能性論理的知識ベースを統合する。
• 統合演算子が言語自体に表現可能である拡張された可能性論理を導入する。
• 可能性論理の意味論に関して、整合的かつ完全であるシークエントベースの証明系を設計する。
• 不確実性レベルを[0,1]の範囲での可能性度で表現する。値が低いほど高い確実性を示す。
• 可能性度に基づく文の優先順位を尊重する論理的推論規則を適用する。
• 証明系が、不確実な情報の統合の意味論を反映しつつ、整合性を保つようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の情報源からの不確実な知識ベースを、それらの相対的確実性レベルを保持したまま統合する方法は何か？
• RQ2 論理的に整合的かつ直感的な方法で、可能性論理的知識ベースを組み合わせるための形式的規則は何か？
• RQ3 統合プロセスを論理言語自体に内蔵させることは可能か？これにより、統合済み知識に対する推論が可能になるか？
• RQ4 統合済み不確実な知識に対する推論に関して、整合性と完全性を保証する証明系はどのように構築できるか？
• RQ5 提案された組み合わせ規則は、異なる不確実性伝搬シナリオにおいてどのように振る舞うか？

主な発見

• 提案された組み合わせ規則は、統合された文の相対的確実性レベルを効果的に保持しており、より確実な情報が優先されることを保証する。
• 拡張された可能性論理フレームワークにより、統合演算子を論理言語自体に直接表現・推論可能にしている。
• シークエントベースの証明系は、可能性論理の意味論に関して、整合的かつ完全であることが証明されている。
• 本フレームワークは、複数の情報源からの不確実な知識の整合的かつ矛盾のない統合を可能にしている。
• 本手法により、形式的で文法的な推論メカニズムを用いて、統合済み知識ベースにおける自動推論が可能になっている。
• 本手法は、知識統合タスクにおけるスケーラブルで信頼性の高い不確実性管理の基盤を提供している。