[论文解读] A framework for a modular multi-concept lexicographic closure semantics

Laura Giordano, Daniele Theseider Dupré|arXiv (Cornell University)|Sep 2, 2020

Semantic Web and Ontologies参考文献 44被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于非可 defensible 描述逻辑的模块化多概念词典序闭包语义，将典型性包含关系分布到基于主题的模块中，并在每个模块内应用词典序闭包以处理具体性和例外情况。该方法将各模块的偏好关系组合成全局语义，避免了属性继承阻塞和异常默认解析等问题。

ABSTRACT

We define a modular multi-concept extension of the lexicographic closure semantics for defeasible description logics with typicality. The idea is that of distributing the defeasible properties of concepts into different modules, according to their subject, and of defining a notion of preference for each module based on the lexicographic closure semantics. The preferential semantics of the knowledge base can then be defined as a combination of the preferences of the single modules. The range of possibilities, from fine grained to coarse grained modules, provides a spectrum of alternative semantics.

研究动机与目标

• 为解决理性闭包和词典序闭包在处理应保持未决的默认冲突时的局限性。
• 提供一种基于主题概念对可 defeensible 包含关系进行模块化的方法，以提升可维护性和推理控制能力。
• 通过将可 defeisible 属性分布到多个具有主题特定偏好的模块中，将词典序闭包语义扩展到描述逻辑。
• 定义一种组合式的全局偏好关系，将各个模块的语义组合起来，同时保持关键的非单调推理性质。
• 通过利用可 defeisible 包含关系的模块化分离，避免理性闭包中常见的“属性继承阻塞”问题。

提出的方法

• 通过基于主题概念 C 将可 defeisible 包含关系（T(C) ⊑ D）分组，定义一个模块化多概念知识库。
• 允许模块包含与其主题相关的任意可 defeisible 包含关系集合，不限于形式为 T(Ci) ⊑ D 的包含关系。
• 在每个模块内应用词典序闭包语义，基于理性闭包排序和具体性推导出局部偏好排序。
• 使用组合方法将所有模块的局部偏好关系合并为一个单一的全局偏好关系 <。
• 基于全局偏好关系定义推理关系，确保满足 KLM 偏好逻辑的性质。
• 利用全局关系的偏好性（非排序性）防止冲突默认的异常解析，尤其是在可 defeisible 包含关系被适当地模块化时。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对描述逻辑中的可 defeisible 包含关系进行模块化，以改善推理控制并避免不必要的默认交互？
• RQ2 词典序闭包语义能否在多模块设置中有效扩展，同时保持具体性和无关性处理能力？
• RQ3 如何从多个模块特定的偏好关系构建全局偏好关系，以避免属性继承阻塞问题？
• RQ4 模块化在何种方式下可防止冲突默认的异常解析，这是理性闭包和词典序闭包中的已知问题？
• RQ5 所提出的语义与现有方法（如理性闭包、MP-closure 或 EL+ 的 ASP 编码）之间存在何种关系？

主要发现

• 所提出的语义通过确保在适当情况下典型性属性仍可被子类继承，避免了“属性继承阻塞”问题。
• 模块化支持从细粒度到粗粒度的推理行为谱系，具体取决于知识在模块间的划分方式。
• 全局偏好关系具有偏好性但不一定是排序的，这有助于防止冲突默认的异常解析。
• 该语义满足 KLM 偏好推理关系的性质，确保逻辑一致性与非单调推理的正确性。
• 该方法通过允许基于主题的模块化和偏好组合，将 Lehmann 的词典序闭包推广至描述逻辑。
• 多概念词典序推理的复杂度预计处于 Π²p，与 EL+ 等相关形式化系统的已知复杂度界一致。