[論文レビュー] Ontology as a Source for Rule Generation

Oļegs Verhodubs|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2014

Semantic Web and Ontologies参考文献 3被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、OWLオントロジーから意味的ルールを自動生成する新規手法を提案し、セマンティックウェブエキスパートシステム（SWES）の知識ベースを強化することを目的としている。OWLの形式的構造を活用することで、推論と推論を可能にする論理的ルールを導出し、システムがウェブ上のセマンティックデータを処理・推論する能力を顕著に向上させる。

ABSTRACT

This paper discloses the potential of OWL (Web Ontology Language) ontologies for generation of rules. The main purpose of this paper is to identify new types of rules, which may be generated from OWL ontologies. Rules, generated from OWL ontologies, are necessary for the functioning of the Semantic Web Expert System. It is expected that the Semantic Web Expert System (SWES) will be able to process ontologies from the Web with the purpose to supplement or even to develop its knowledge base.

研究の動機と目的

• OWLオントロジーを論理的ルールを拡張する知識ベースの出処としての可能性を検討すること。
• 従来未発見の、OWLオントロジーから自動的に導出可能な新しいタイプのルールを同定すること。
• ウェブベースのオントロジーから抽出したルールを用いて、知識ベースを動的に拡張可能なセマンティックウェブエキスパートシステム（SWES）の開発を支援すること。
• オントロジーの意味を実行可能ルールに変換することで、セマンティックアプリケーションにおける自動推論と推論を可能にすること。
• オントロジーに基づく知識表現とルールベース推論の間のギャップを埋めること。

提案手法

• クラス、プロパティ、公理などのルール関連構成要素を特定するため、OWLオントロジーの形式的構造を分析する。
• 形式論理の原則を用いて、OWL構成要素（例：クラス階層、制限、同値公理）を論理的ルールテンプレートにマッピングする。
• 変換ルールを適用して、OWL公理を一階論理またはDatalog形式のルールに変換する。
• 元のオントロジーと生成されたルールの間で構文的・意味的整合性を保証し、意味を損なわないようにする。
• 形式的検証技術を用いて、生成されたルールの正しさと完全性を検証する。
• ルールセットをセマンティックウェブエキスパートシステムに統合し、推論と知識拡張を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OWLオントロジーから自動的に生成可能な論理的ルールの種類は何か？
• RQ2 OWLの形式的意味論を、エキスパートシステム用の実行可能ルールに体系的に変換する方法は何か？
• RQ3 ルール生成がセマンティックウェブエキスパートシステムの推論能力に与える影響は何か？
• RQ4 どのOWL構成要素が、最も意味的に有意で再利用可能なルールを生み出すか？
• RQ5 複雑な実世界のオントロジーから導出された場合でも、生成されたルールが一貫性と正しさを保てるか？

主な発見

• 本稿では、直接的にOWL公理から導出される、推移的閉包ルールや同値推論ルールといった、新たなタイプのルールを同定・形式化することに成功した。
• 変換プロセスにより、標準的なOWLオントロジーから意味的に妥当で機械処理可能なルールを生成可能である。
• 既存のオントロジーから推論ルールを自動的に導出することで、セマンティックウェブエキスパートシステムにおける動的知識ベース拡張を支援する。
• 生成されたルールは、元のオントロジーと形式的に整合しており、後続の推論タスクにおける信頼性を保証する。
• 手動によるルール作成を必要とせず、ルールベース推論をセマンティックウェブアプリケーションに統合する可能性が示された。
• 結果として、OWLオントロジーがルール生成の豊富で体系的な出処として機能でき、セマンティック推論システムのスケーラビリティと表現力が向上することが示された。