[论文解读] Perspectival Knowledge in PSOA RuleML: Representation, Model Theory, and Translation

Harold Boley, Gen Zou|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2017

Semantic Web and Ontologies参考文献 24被引用 4

一句话总结

本文在PSOA RuleML中引入了视角化知识表示，支持基于谓词的描述符，使同一对象标识符（OID）可根据谓词的视角具有不同的属性值。该工作形式化了模型论语义，通过PSOATransRun提供了翻译框架，并在依赖元组和槽位的建模中展示了效率提升，扩展了经典面向对象与知识表示模型。

ABSTRACT

In Positional-Slotted Object-Applicative (PSOA) RuleML, a predicate application (atom) can have an Object IDentifier (OID) and descriptors that may be positional arguments (tuples) or attribute-value pairs (slots). PSOA RuleML explicitly specifies for each descriptor whether it is to be interpreted under the perspective of the predicate in whose scope it occurs. This predicate-dependency dimension refines the space between oidless, positional atoms (relationships) and oidful, slotted atoms (framepoints): While relationships use only a predicate-scope-sensitive (predicate-dependent) tuple and framepoints use only predicate-scope-insensitive (predicate-independent) slots, PSOA uses a systematics of orthogonal constructs also permitting atoms with (predicate-)independent tuples and atoms with (predicate-)dependent slots. This supports data and knowledge representation where a slot attribute can have different values depending on the predicate. PSOA thus extends object-oriented multi-membership and multiple inheritance. Based on objectification, PSOA laws are given: Besides unscoping and centralization, the semantic restriction and transformation of describution permits rescoping of one atom's independent descriptors to another atom with the same OID but a different predicate. For inheritance, default descriptors are realized by rules. On top of a metamodel and a Grailog visualization, PSOA's atom systematics for facts, queries, and rules is explained. The presentation and (XML-)serialization syntaxes of PSOA RuleML are introduced. Its model-theoretic semantics is formalized by extending the interpretation functions for dependent descriptors. The open-source PSOATransRun system realizes PSOA RuleML by a translator to runtime predicates, including for dependent tuples (prdtupterm) and slots (prdsloterm). Our tests show efficiency advantages of dependent and tupled modeling.

研究动机与目标

• 解决经典知识表示在处理同一对象的上下文敏感、多重视角描述时的局限性。
• 形式化PSOA RuleML的模型论语义，支持原子中基于谓词的描述符。
• 开发一个翻译系统（PSOATransRun），将视角化RuleML编译为可执行的运行时谓词。
• 通过地理空间、生物医学和法律领域的用例，展示视角化建模的表达力与效率。
• 扩展PSOA元模型，以支持子句可扩展性、基于规则的继承，以及与XML和JSON等标准的互操作性。

提出的方法

• 提出PSOA RuleML中正交构造的系统化方法：OID、描述符类型（元组或槽位），以及描述符依赖性（基于谓词或独立）。
• 扩展模型论中的解释函数，以容纳基于谓词的描述符，从而为视角化原子提供形式化语义。
• 开发一个翻译器（PSOATransRun），将PSOA RuleML语法映射为运行时谓词，包括用于依赖元组的prdtupterm和用于依赖槽位的prdsloterm。
• 运用对象化原则，支持在相同OID的不同谓词之间对描述符进行去作用域、集中化与重新作用域操作。
• 采用基于规则的默认机制实现继承，允许在视角化上下文中覆盖或继承默认描述符。
• 适配Grailog可视化工具与RuleML/JSON语法，以表示和序列化视角化知识，实现互操作性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何构建统一的知识表示模型，以支持同一对象标识符的多种视角依赖视图？
• RQ2 为在PSOA RuleML中正式解释基于谓词的描述符，需要何种模型论语义？
• RQ3 如何在基于规则的系统中高效地翻译与执行视角化知识？
• RQ4 与经典基于框架或面向对象的模型相比，视角化建模在表达力与性能方面提升了多少？
• RQ5 PSOA元模型能否扩展以支持高级用例，如Nixon钻石问题或多语境法律知识？

主要发现

• PSOA RuleML支持一类新型原子，其具有基于谓词的描述符，使同一OID在不同谓词下可具有不同值，例如John可同时是Teacher、TA和Student，且各自具有不同的属性。
• 模型论语义被正式扩展以解释依赖描述符，确保视角化推理中的逻辑一致性和清晰性。
• PSOATransRun能高效地将视角化RuleML编译为运行时谓词，性能基准测试显示其在依赖与元组化建模中具有效率优势。
• 系统支持通过描述分配（describution）将独立描述符重新作用域至不同谓词，实现灵活的知识结构设计。
• 地理空间、生物医学和法律领域的用例证实了视角化建模的实际适用性，包括使用怀疑语义（skeptical semantics）建模Nixon钻石问题。
• PSOA元模型支持子句可扩展性、基于规则的继承，以及与XML和JSON等标准的集成，显著提升了互操作性与可扩展性。