[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出 NdTerms，一种基于重构的新型方法，通过广义切片机制（受 NdFluents 启发），将上下文元数据（如来源、有效期限、置信度）整合到描述逻辑中，通过上下文化个体、角色和概念来实现。与以往的重构技术相比，该方法在保持逻辑蕴含和一致性方面表现更优，提供了一个满足语义网和知识表示系统中上下文推理关键期望属性的正式框架。

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.

研究动机与目标

• 为在描述逻辑中表示上下文元数据（例如来源、时间、置信度）提供一种方法，且不依赖非标准或高阶形式化系统。
• 为上下文化技术定义正式且可验证的性质，以确保逻辑一致性、蕴含保留性和模块化。
• 开发一种新型重构机制——NdTerms，其满足的期望属性多于现有方法（如 RDF 重构、N 元关系或单例属性）。
• 将 NdFluents 方法从个体推广至角色和概念，实现更全面的上下文推理。

提出的方法

• 提出一个形式化框架，通过上下文化函数抽象描述逻辑中的重构技术，实现对其性质的系统分析。
• 引入 NdTerms 作为 NdFluents 的推广，将个体、角色和概念切分为上下文部分，以保持推理完整性。
• 使用重名（punning）和术语相对化，使同一术语可表示不同上下文实例，确保仅同上下文部分参与关系。
• 为上下文化本体定义形式语义，其中公理相对于上下文化术语进行解释，保持跨上下文的逻辑一致性。
• 对角色和类应用切片机制，而不仅限于个体，以确保上下文约束在关系和概念层面得到强制执行。
• 通过形式化一般机制中的权衡，证明 NdTerms 满足关键性质（如蕴含保留和一致性），尽管未完全满足。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不依赖非标准或高阶逻辑的前提下，正式地将时间、来源或置信度等上下文元数据整合到描述逻辑中？
• RQ2 在描述逻辑中，上下文化机制的理想形式性质是什么？这些性质如何被验证？
• RQ3 现有重构技术（如 RDF 重构、N 元关系、单例属性）在多大程度上满足这些形式性质？
• RQ4 能否设计一种广义的重构机制，使其在蕴含保留和一致性方面优于以往方法？
• RQ5 NdTerms 方法在表达能力和逻辑稳健性方面，与 NdFluents 及其他重构方法相比如何？

主要发现

• NdTerms 通过将 NdFluents 原则扩展至角色和概念而非仅个体，为描述逻辑中的上下文注释提供了更全面且形式化坚实的方法。
• 与 RDF 重构、N 元关系和单例属性相比，该方法在蕴含保留和一致性等关键性质上表现更优，后三者在某些条件下无法保持这些性质。
• NdTerms 被证明是术语上下文化一般机制的一个具体实例，具有进一步扩展的潜力，例如对角色名称或类名称进行上下文化。
• 该方法通过确保仅同一上下文内的部分可参与关系，维护了逻辑一致性，从而防止了跨上下文的虚假推理。
• 尽管 NdTerms 优于以往方法，但仍未完全满足所有理想性质，表明在组合多个注释或上下文化本体方面仍存在开放挑战。
• 本文建立了用于比较重构技术的正式框架，使知识表示中上下文化方法的系统评估成为可能。