[论文解读] Ontology Focusing: Knowledge-enriched Databases on Demand

Tomasz Gogacz, Víctor Gutiérrez-Basulto+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 30, 2019

Semantic Web and Ontologies参考文献 39被引用 5

一句话总结

本文提出了「聚焦」（focusing）框架，通过从现有本体中半自动地推导数据库模式，实现按需创建知识增强型数据库。该框架形式化了选择相关本体部分并利用查询规范强制执行完备性假设的过程，证明了在选定描述逻辑中关键推理任务的可判定性与复杂度结果。

ABSTRACT

We propose a novel framework to facilitate the on-demand design of data-centric systems by exploiting domain knowledge from an existing ontology. Its key ingredient is a process that we call focusing, which allows to obtain a schema for a (possibly knowledge-enriched) database semi-automatically, given an ontology and a specification of the scope of the desired system. We formalize the inputs and outputs of focusing, and identify relevant computational problems: finding a schema via focusing, testing its consistency, and answering queries in the knowledge-enriched databases it produces. These definitions are fully independent of the ontology language. We then instantiate the framework using selected description logics as ontology languages, and popular classes of queries for specifying the scope of the system. For several representative combinations, we study the decidability and complexity of the identified computational problems. As a by-product, we isolate (and solve) variants of classical decision problems in description logics, that are interesting in their own right.

研究动机与目标

• 通过重用现有的领域本体，解决快速且以最小人工干预设计以数据为中心的系统之挑战。
• 通过支持范围特定的裁剪和完备性假设，克服广义开放世界本体的局限性。
• 形式化一种模式生成过程——「聚焦」，以生成针对特定应用需求定制的知识增强型数据库。
• 识别并分析核心计算问题：聚焦数据库中的模式生成、一致性检查和查询回答。
• 提供独立于本体语言的形式基础，支持以各种描述逻辑和查询类别进行实例化。

提出的方法

• 将『聚焦』形式化为一种过程：输入本体和范围规范（以查询形式表达），输出知识增强型数据库的模式。
• 该框架定义了『聚焦解』，明确指定本体中哪些部分是相关的，哪些部分被视为完备或固定。
• 引入三个核心计算问题：寻找聚焦解、测试其一致性，以及在生成的知识增强型数据库中回答查询。
• 通过选定的描述逻辑（例如 ELI、ELI⊥）和查询类别（例如合取查询、布尔查询）对方法进行实例化。
• 利用描述逻辑中已有的推理任务，如查询空值检测和有限模型推理，并引入经典决策问题的变体。
• 通过允许将谓词标记为封闭或固定，同时支持开放世界和封闭世界语义，使原本不可判定的设置中实现可判定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否定义一种半自动过程，从本体中推导出数据库模式，同时仅聚焦于相关领域知识？
• RQ2 聚焦数据库中模式生成、一致性检查和查询回答的计算复杂度与可判定性特征是什么？
• RQ3 如何正式整合完备性和固定性假设到基于本体的数据库设计中，以确保推理任务的可判定性？
• RQ4 聚焦框架是否自然引出描述逻辑中经典推理问题的变体？这些变体是否可解？
• RQ5 该框架能否通过特定描述逻辑和查询类型实例化，从而实现可判定且可处理的推理？

主要发现

• 在 ELI⊥ 本体存在的情况下，合取查询的空值问题即使对于简单的布尔查询也是不可判定的。
• 该框架隔离并解决了经典推理问题的新变体，如模式级正查询蕴含和有限模型推理，与知识增强型数据库密切相关。
• 对于某些描述逻辑（例如 ELI、ELI⊥）与查询类别的组合，核心计算问题——模式生成、一致性检查和查询回答——是可判定的，并具有明确的复杂度界限。
• 通过使用完备性和固定性假设，可使原本在标准本体基系统中不可判定的含否定查询实现可判定性。
• 通过固定谓词，该框架支持构建更受约束、可判定的本体，可能将复杂度降低至类似霍恩（Horn）片段的水平。
• 结果表明，聚焦可将复杂、开放世界的本体转化为实用、应用特定且可判定的数据为中心系统。