วัตถุประสงค์การเรียนรู้

  • ภาษากฎในเว็บแบบ Semantic
  • ความสัมพันธ์ระหว่างนกฮูกและกฎระเบียบ

ข้อ จำกัด ของนกฮูก

แนวคิดเป็นภาษาแบบสอบถามไม่เพียงพอ:
  • "ซึ่งคู่ของบุคคลที่มีพ่อแม่เหมือนกัน"
  • "ซึ่งผู้คนอาศัยอยู่กับพ่อแม่ของพวกเขา"
  • "ซึ่งคู่ลูกหลาน (โดยตรงหรือโดยอ้อม) จะมี?"
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องไม่สามารถแสดงในอภิปรัชญานกฮูก:
  • \ ((\ forall x) (\ forall y) (\ forall z) \, (\ mathsf {} พี่ชาย (y, z) \ wedge \ mathsf {พ่อ} (x, y) \ to \ mathsf {} ลุง ( x, z)) \)
  • \ ((\ forall x) \, (\ mathsf {รัก} (x, x) \ to \ mathsf {narcissist} (x)) \)
นกฮูกที่ไม่เหมาะสมสำหรับการเขียนโปรแกรม:
  • นกฮูกเป็น decidable: สามารถโดยทั่วไปจะไม่แสดงทุกอย่างที่สามารถโปรแกรมได้ (ลังเลปัญหา)
  • นกฮูกไม่ได้ "ประมวลผล" มันเป็นไปไม่ procedurally: บางนามสกุล (ในตัว) เป็นเรื่องยากที่จะดำเนินการ

1/4: กฎตรรกะ

  • ผลกระทบในตรรกะคำกริยา
  • ตัวอย่างเช่น: \[F\to G \;\;\; (\equiv\;\neg F \vee G)\]
  • ตรรกะของการขยายฐานความรู้แบบคงที่→
  • OpenWorld
  • ประกาศ (บรรยาย)

2/4: ขั้นตอนกฎระเบียบ

  • กฎการผลิตเช่น
  • "ถ้า X แล้ว Y Z อื่น"
  • คำแนะนำเครื่องที่ปฏิบัติการแบบไดนามิก-→
  • การดำเนินงาน (หมายถึงผลกระทบในการดำเนิน =)

3/4: การเขียนโปรแกรมลอจิก

  • อารัมภบทเช่น F-logic
  • mann(X) <- person(X) AND NOT frau(X)
    
  • การประมาณของความหมายตรรกะกับลักษณะการดำเนินงานที่เป็นไปได้ builtins
  • โลกมักจะปิด
  • "กึ่งเปิดเผย"

4/4 กฎการอนุมานของแคลคูลัส

  • กฎสำหรับความหมายเช่น RDF
  • กฎไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของฐานความรู้ "เมตาดาต้ากฎ"
  • ไม่ได้เป็นเรื่องของการบรรยายนี้

ภาษาที่กฎ

ภาษากฎแทบจะไม่เข้ากันกับแต่ละอื่น ๆ !
เลือก→กฎของภาษาที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญมาก

เกณฑ์ที่เป็นไปได้:
  • ข้อกำหนดที่ชัดเจนของไวยากรณ์และความหมาย?
  • เครื่องมือสนับสนุนซอฟต์แวร์?
  • อะไรที่ฉันแสดงออกต้อง?
  • ความซับซ้อนของการดำเนินการ? ผลการดำเนินงาน?
  • ความเข้ากันได้กับรูปแบบที่มีอยู่เช่นนกฮูก?
  • กำหนดการเรียก (อธิบาย) หรือการดำเนินงาน (โปรแกรม)
  • ...

ภาษาที่กฎ

กฎตรรกะ (ผลกระทบในตรรกะคำกริยา):
  • กำหนดไว้อย่างชัดเจนวิจัยครอบคลุมดีเข้าใจ
  • อย่างเข้ากันได้กับ OWL DL และ RDF
  • ไม่สามารถตัดสินใจโดยไม่มีข้อ จำกัด
ขั้นตอนกฎระเบียบ (เช่นกฎการผลิต):
  • วิธีการที่เป็นอิสระจำนวนมากมักจะกำหนดไว้เพียงราง
  • บ่อยครั้งที่ใช้เป็นภาษาโปรแกรมนกฮูกและ RDF ความสัมพันธ์ไม่ชัดเจน
  • การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพเป็นไปได้
โปรแกรมตรรกะ (เช่นอารัมภบท, F-logic):
  • กำหนดไว้อย่างชัดเจน แต่วิธีการที่แตกต่างกัน
  • บางส่วนที่เข้ากันได้กับนกฮูกและ RDF
  • decidability / ความซับซ้อนอย่างมากขึ้นอยู่กับวิธีการที่เลือก
หัวข้อหลัก: กฎสรุปเหตุผล
(ซึ่งจะยังเป็นพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมตรรกะ)

สรุปเหตุผลเป็นภาษากฎ

  • กฎระเบียบเป็น Implikationsformeln ของตรรกะคำกริยา: \[\underbrace{A_1 \wedge A_2\wedge \ldots\wedge A_n}_{\textrm{Rumpf}} \to \underbrace{H_{}}_{\mathrm{Kopf}}\] →ความหมายเทียบเท่ากับความร้าวฉาน: \[ H\vee \neg A_1 \vee\neg A_2\vee \ldots\vee\neg A_n\]
  • ค่าคงที่ตัวแปรและสัญลักษณ์ฟังก์ชันอนุญาต
  • ปริมาณสำหรับตัวแปรที่มักถูกมองข้าม:
    เข้าใจว่าเป็นตัวแปรเชิงปริมาณในระดับสากล (เช่นกฎนำไปใช้กับงานที่มอบหมายทั้งหมด)
  • ความร้าวฉานที่มีจำนวนมากของอะตอมที่ไม่เมื่อตะกี้
    →กฎลักษณะที่แยก: \[ \underbrace{A_1 \wedge A_2\wedge \ldots\wedge A_n}_{\textrm{Rumpf}} \to \underbrace{H_1 \vee H_2 \vee \ldots\vee H_m}_{\mathrm{Kopf}}\]

ประเภทของกฎ

ชื่อของ "กฎ" ของการสรุปเหตุผล:
  • ข้อ: ความร้าวฉานของข้อเสนออะตอมหรือเมื่อตะกี้ข้อเสนออะตอม
  • ประโยคที่ฮอร์นประโยคที่มีอะตอมไม่เมื่อตะกี้มากที่สุดคนหนึ่ง
  • ประโยคที่ชัดเจน: ประโยคหนึ่งอะตอมไม่เมื่อตะกี้
  • ข้อเท็จจริง: ประโยคของอะตอมที่ไม่เมื่อตะกี้เดียว
ตัวอย่าง:
  • ข้อ: \[\mathsf{Person}(x) \;\to\;\mathsf{Frau}(x) \vee \mathsf{Mann}(x)\]
  • ประโยคที่ชัดเจน: \[\mathsf{Mann}(x) \wedge \mathsf{hatKind}(x,y) \;\to\;\mathsf{Vater}(x)\]
  • Icon: \[\mathsf{hatBruder}(\mathsf{mutter}(x),y) \;\to\;\mathsf{hatOnkel}(x,y)\]
  • ประโยคที่ฮอร์น "Integritätsbed" \[\mathsf{Mann}(x) \wedge \mathsf{Frau}(x) \;\to\;\]
  • ความเป็นจริง: \[\mathsf{Frau}(\mathsf{gisela})\]

Datalog

ข้อ จำกัด กับฮอร์กฎโดยไม่ต้องสัญลักษณ์ฟังก์ชั่น

→กฎ Datalog

Datalog

  • ภาษากฎตรรกะตามเดิมในฐานข้อมูลการอนุมาน
  • ฐานความรู้ ("โปรแกรม Datalog") จากประโยคที่ฮอร์นโดยไม่ต้องสัญลักษณ์ฟังก์ชั่น
  • decidable
  • ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลจำนวนมากเช่นความซับซ้อนโดยรวมของ OWL Lite (EXPTIME)

กฎความหมาย

ความหมายของมาตรฐานสรุปเหตุผล!
  • ความหมายที่รู้จักอย่างกว้างขวางและเป็นที่เข้าใจกันดี
  • เข้ากันได้กับวิธีการสรุปเหตุผลอื่น ๆ (เช่นตรรกะคำอธิบาย)

ความหมายของ Datalog

ความหมายที่กำหนดโดยใช้แบบจำลองตรรกะ:
  • แปลความหมายของ \ (\ mathcal {I} \) กับโดเมน \ (\ delta_ {\ mathcal {I}} \)
  • การประเมินผลของตัวแปร: การกำหนดตัวแปร \ (\ mathcal {Z} \) (รูปที่ตัวแปรบน \ (\ delta_ {\ mathcal {I}} \))
  • แปลความหมายของข้อกำหนดและสูตรใน \ (\ mathcal {I} \) (และ \ (\ mathcal {Z} \)):
    • แปลความหมายของค่าคงที่: \ (^ {\ mathcal {I}, \ mathcal {Z}} = ^ {\ mathcal {I}} \ in \ delta_ {\ mathcal {I}} \)
    • แปลความหมายของตัวแปร: \ (x ^ {\ mathcal {I}, \ mathcal {Z}} = \ mathcal {N} (x) \ in \ delta_ {\ mathcal {I}} \)
    • แปลความหมายของคำกริยา n สถานที่: \ (p ^ {\ mathcal {I}} \ in \ delta_ {\ mathcal {I}} ^ n \ n)
    • \ (\ mathcal {I}, \ mathcal {Z} \ รูปแบบ p (t_1, \ ldots, t_n) \) ถ้าหากว่า \ ((t_1 ^ {\ mathcal {I} \ mathcal {N}}, \ ldots , t_n ^ {\ mathcal {I}, \ mathcal {Z}}) \ in p ^ {\ mathcal {I}} \)
    • \ (\ mathcal {I} \ models B \ to H \) IFF \ สำหรับการมอบหมายแต่ละตัวแปร (\ mathcal {Z} \) เป็นทั้ง \ (\ mathcal {I}, \ mathcal {Z} \ รุ่น H \) หรือ \ (\ mathcal {I}, \ mathcal {Z} \ ไม่ได้รูปแบบ \ B \)
  • \ (\ mathcal {I} \) เป็นแบบจำลองสำหรับการตั้งกฎ, ถ้าหากว่า \ (\ mathcal {I} \ models B \ to H \) สำหรับกฎทั้งหมด \ (B \ to H \) จำนวนนี้

Datalog ในทางปฏิบัติ

Datalog ในการปฏิบัติงาน:
  • การใช้งานต่างๆที่มีอยู่
  • ปรับสำหรับความหมายเว็บ: ชนิดข้อมูลจาก XML สคีมายูริส (เช่น IRIS)
ส่วนขยายของ Datalog:
  • ลักษณะที่แยก Datalog ช่วยให้ disjunctions อยู่ในหัว
  • ปฏิเสธไม่ต่อเนื่อง (ไม่มีความหมายสรุปเหตุผล)
  • บูรณาการข้อมูลจากจีส์นกฮูก (เช่น DL-โปรแกรม dlvhex)
    → coupling หลวมของนกฮูกและ Datalog (ไม่ใช่ความหมายสรุปเหตุผลที่พบบ่อย)

วิธีที่เราสามารถรวม OWL DL และ Datalog?

SWRL - "เว็บภาษาความหมายของกฎ"

  • ข้อเสนอการขยายของนกฮูกกฎ
  • Idea: กฎ Datalog ด้วยความเคารพต่ออภิปรัชญานกฮูก
  • สัญลักษณ์ในกฎสามารถเป็นนกฮูกตัวระบุหรือบ่งชี้ใหม่ Datalog
  • เพิ่มเติมตัว-ins ในการประมวลผลชนิดข้อมูล
  • ตัวแทนหลายประโยค

ความหมายของ SWRL

OWL DL (Logic รายละเอียด) และ Datalog ใช้การตีความเดียวกัน:

  • บุคคลที่มีนกฮูก Datalog ค่าคงที่
  • เรียนนกฮูกเป็น predicates Datalog เอก
  • บทบาทของนกฮูกเป็นตัวเลขสองหลัก predicates Datalog

→ผมพร้อมกันสามารถเป็นต้นแบบนกฮูกอภิปรัชญาและชุดของกฎ Datalog

สรุป→การรวมกัน OWL-Datalog เป็นไปได้

ตัวอย่าง

ฐานความรู้รวม SWRL (Datalog ตรรกะคำอธิบาย):

  1. มังสวิรัติ (x) ผลิตภัณฑ์ปลา∧ (y) magNicht → (x, y)
  2. hatBestellt (x, y) ∧ magNicht (x, y) →พอใจ (x)
  3. hatBestellt (x, y) →ศาล (y)
  4. magNicht (x, z) หลักสูตร∧ (y) รวมถึง∧ (y, z) → magNicht (x, y)
  5. →มังสวิรัติ (Markus)
  6. มีความสุข (x) ∧ไม่พอใจ (x) →
  7. ∃ hatBestellt.ThaiCurry (Markus)
  8. ไทยแกง⊑∃enthält.Fischprodukt
เราสามารถสรุปได้: พอใจ (Markus)

วิธีการยาก SWRL คือ

  • เหตุผลใน OWL DL เป็น NEXPTIME สมบูรณ์
  • เหตุผลใน OWL DL 2 คือ N2EXPTIME สมบูรณ์
  • เหตุผลใน Datalog เป็น EXPTIME สมบูรณ์

→วิธีการที่ยากคือเหตุผลใน SWRL?

เหตุผลใน SWRL เป็นที่ตัดสิน
(สำหรับนกฮูกจึงยังสำหรับนกฮูก 2)

Undecidability ของ SWRL

SWRL เป็นที่ตัดสิน

มีขั้นตอนวิธีโดยที่หนึ่งสามารถวาดข้อสรุปตรรกะใด ๆ จากทุกฐานความรู้ SWRL ไม่มีแม้ว่าใด ๆ (จำกัด ) มีจำนวนมากของเวลาการประมวลผลและหน่วยความจำ

จริง แต่ที่เป็นไปได้:

  1. ขั้นตอนวิธีการวาดข้อสรุปทั้งหมดจากส่วนหนึ่งของฐานความรู้ SWRL
  2. ขั้นตอนวิธีการที่ดึงออกมาจากความรู้ SWRL ทั้งหมดฐานเป็นส่วนหนึ่งของข้อสรุป

ทั้งสองมีความเป็นไปได้นิด ๆ ถ้า "ส่วน" ที่เหมาะสมมีขนาดเล็กมาก

กฎ Logic รายละเอียด

การสังเกต
บางกฎ SWRL สามารถอยู่แล้วใน 2 นกฮูก (คือตรรกะคำอธิบาย SROIQ) ด่วน

  • บัตรประจำตัวของเหล่านี้จิกรายละเอียดกฎระเบียบให้ส่วน decidable ของ SWRL
  • ใช้ลึกซึ้ง "ซ่อน" ของนกฮูกที่ 2: เป้าหมาย
  • การดำเนินการโดยตรงโดยนกฮูก 2 เครื่องมือ

SROIQ (นอกเหนือจากสีแดง = Shoin)

การแสดงออกในชั้นเรียน
ชื่อชั้น A, B
ร่วม C \ (\ sqcap \) D
ความร้าวฉาน C \ (\ sqcup \) D
การปฏิเสธ ¬ C
Exist Rollenrestr ∃ RC
ม. Rollenrestr ∀ RC
ตนเอง ∃ S.Self
ที่ยิ่งใหญ่กว่า ≥ n เซาท์แคโรไลนา
น้อยกว่า ≤ n เซาท์แคโรไลนา
น้อย {}
บทบาท
ชื่อบทบาท R, S, T
บทบาทที่เรียบง่าย S, T
บทบาทที่ตรงกันข้าม R -
บทบาทของยูนิเวอร์แซ U
TBox (สัจพจน์ชั้น)
รวม C \ (\ sqsubseteq \) D
สมดุล C ≡ D
Rbox (สัจพจน์บทบาท)
รวม R1 \ (\ sqsubseteq \) R2
eneral รวม \ (R_1 ^ {(-)} \ circ \ \ ldots circ R_n ^ {(-)} \ sqsubseteq r \) R
กริยา Tra (R)
สมมาตร Sym (R)
reflexivity Ref (R)
Irreflexivity IRR (S)
ทำเคลื่อน Dis (S, T)
Abox (ข้อเท็จจริง)
สมาชิกชั้น C ()
ความสัมพันธ์ของบทบาท R (A, B)
neg ความสัมพันธ์ของบทบาท ¬ S (A, B)
ความเท่าเทียมกัน ≈ b
ความไม่เสมอภาค \ (\ ไม่ได้ \ approx \) b

กฎง่ายๆด้วย SROIQ

ทั้งหมดสัจพจน์ SROIQ สามารถเขียนเป็นกฎ SWRL:
  • C \ (\ sqsubseteq \) D คือ C (x) → D (x)
  • r \ (\ sqsubseteq \) S เป็น r (x, y) → S (x, y)
เรียนบางคนอาจจะ "รื้อถอน" ในกฎ:
  • มีความสุข \ (\ sqcup \) ไม่พอใจ \ (\ sqsubseteq \) สอดคล้อง⊥
    มีความสุข (x) ∧ไม่พอใจ (x) →
  • สถานที่∃ที่อยู่อาศัย LiegtIn.EULand ∃ \ (\ sqsubseteq \) สอดคล้องกับสหภาพยุโรปพลเมือง
    ถิ่นที่อยู่ (x, y) ∧ liegtIn (y, z) ∧ประเทศสหภาพยุโรป (z) →พลเมืองของสหภาพยุโรป (x)
สัจพจน์ SROIQ บทบาทให้กฎระเบียบเพิ่มเติม:
  • hatMutter hatBruder ◦ \ (\ sqsubseteq \) hatOheim
    สอดคล้อง
    hatMutter(x,y) ∧ hatBruder(y,z) → hatOheim(x,z)

กฎระเบียบเพิ่มเติม

อะไร
magNicht (x, z) หลักสูตร∧ (y) รวมถึง∧ (y, z) → magNicht (x, y)

  • หัวกฎที่มีสองตัวแปร→ไม่ได้เป็นตัวแทนของความจริงคลาส
  • กฎร่างกายมีการแสดงออกในชั้นเรียน→อักษรความจริงไม่สามารถแสดงได้

อย่างไรก็ตามกฎนี้สามารถแสดงในนกฮูก 2!

กฎเพิ่มเติม (II)

ตัวอย่างที่เรียบง่าย: คน (x) ∧ hatKind (x, y) → vaterVon (x, y)

ความคิด
แทนที่คน (x) โดยการรีดอะตอมเพื่อให้กฎจะแสดงเป็นบทบาทรวมทั่วไปที่มี◦

เคล็ดลับกับ∃ R.Self สามารถแปลงเรียนในม้วน:
  • บทบาทของชายคนหนึ่งผู้ช่วย R
  • ความจริงคนช่วย≡∃ R ตัวเองคน.
  • ปรีชา: "คนเป็นสิ่งที่ดีที่มีความสัมพันธ์ R-man กับตัวเอง."
ด้วยเครื่องมือนี้กฎความจริงที่สามารถเขียนเป็น:
R คน◦ hatKind \ (\ sqsubseteq \) vaterVon

กฎเพิ่มเติม (III)

ตัวอย่าง:
magNicht(x,z) ∧ Gericht(y) ∧ enthält(y,z) → magNicht(x,y)
จะ

\[Gericht \equiv \exists R_{Gericht}.\mathsf{Self}\]

\[magNicht \circ enthält^{-} \circ R_{Gericht} \sqsubseteq magNicht\]

กฎเพิ่มเติม (IV)

ไม่ง่ายดังนั้น:
Vegetarier(x) ∧ Fischprodukt(y) → magNicht(x,y)
ความคิด
เชื่อมต่อชิ้นส่วนที่ไม่ปะติดปะต่อในร่างกายกฎโดย U. สากลบทบาท
  • บทบาทผู้ช่วย R และผลิตภัณฑ์ปลา R มังสวิรัติ
  • ด้วยตนเองมังสวิรัติสัจพจน์เสริม≡∃มังสวิรัติ R. ปลาด้วยตนเองและผลิตภัณฑ์ปลา≡∃ผลิตภัณฑ์ R.
ด้วยหลักการเสริมเหล่านี้กฎที่สามารถเขียนเป็น:
\[R_{Vegetarier} \circ U \circ R_{Fischprodukt} \sqsubseteq magNicht\]

ขอบเขตของกฎ Logic รายละเอียด

ไม่ทั้งหมดกฎ SWRL จะแสดงให้เห็น!

ตัวอย่าง:
hatBestellt(x,y) ∧ magNicht(x,y) → Unglücklich(x)
ไม่สามารถแสดงใน SROIQ

การเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ในร่างกายของกฎได้อย่างรวดเร็ว
  • บทบาทที่ตรงกันข้ามเช่น enthält(y,z) → enthält (z,y)
  • แขนด้าน "ม้วนขึ้น" เช่น
    liegtIn(y,z) ∧ EULand(z) → ∃liegtIn.EULand(y)
  • แทนที่แนวคิดผ่านม้วนเช่น Mann(x) → R Mann (x,x)
  • สระว่ายน้ำในการรวมบทบาทแปลง (∧แทนที่ด้วย◦)

กฎตรรกะคำอธิบายความหมาย

เตรียมปกติกฎ
  • สำหรับการเกิดขึ้นของกฎ (!) คงที่แต่ละ
    เข้าร่วมเรือ {} (x) กับตัวแปร x ใหม่และแทนที่การเกิดขึ้นของ x โดย
  • แทนที่แต่ละอะตอม R (x, x) โดย∃ R.Self (x)
ขึ้นกราฟของกฎ: กราฟ undirected กับ
  • ตัวแปร = node มักจะ
  • ขอบ = อะตอมบทบาทของร่างกายกฎ (ไม่มีทิศทาง)
กฎคือคำอธิบายกฎ SWRL ลอจิกกรณีที่:
  1. ทุกอะตอมมักจะใช้แนวคิดและบทบาท SROIQ,
  2. ขึ้นกราฟของการควบคุมปกติมีรอบไม่มี

ตัวอย่าง

กฎ DL ในฐานความรู้ก่อนหน้านี้ SWRL:
  • (1) ผัก (x) ผลิตภัณฑ์ปลา∧ (y) magNicht → (x, y)
  • (3) hatBestellt (x, y) →ศาล (y)
  • (4) magNicht (x, z) หลักสูตร∧ (y) รวมถึง∧ (y, z) → magNicht (x, y)
  • (5) →มังสวิรัติ (Markus)
  • (6) มีความสุข (x) ∧ไม่พอใจ (x) →
กฎข้อ (2) hatBestellt(x,y) ∧ magNicht(x,y) → Unglücklich(x) ไม่ได้เป็นกฎ DL

หมายเหตุ: รายละเอียดกฎ SROIQ Logic ต้องแน่นอนหลังจากการแปลงไปเป็นเงื่อนไขของการที่ง่ายและปกติบทบาท RBoxen ตอบสนอง!

กฎระเบียบสำหรับการแปลง DL SROIQ (I)

ขาเข้า: กฎ Logic รายละเอียด
  1. normalizing กฎ
  2. สำหรับคู่ของแต่ละตัวแปร x และ y :
    มี x และ y ไม่ได้เชื่อมต่อในกราฟพึ่งพาคือมีเส้นทางระหว่างไม่มี x และ y แล้วเพิ่มในเรือ U(x,y)
  3. หัวหน้าควบคุมอยู่ในขณะนี้ในรูปแบบของ D(z) และ S(z,z') .
    สำหรับอะตอมของแต่ละ R(x,y) ในร่างกาย:
    ถ้าเส้นทางการพึ่งพากราฟ z ที่ y จะสั้นกว่าของ z ที่ x ดังนั้นแทนที่ R(x,y) ของ R (y,x) .
  4. ถ้าเรือเป็นอะตอม R(x,y) ที่เกิดขึ้นเพื่อให้ y เกิดขึ้นในอะตอมอื่น ๆ ของกฎสองหลัก:
    • ถ้าร่างกายของ n อะตอมหลัก C 1 (y),...,C n (y) ที่มีกำหนดแล้ว \ (E: C_1 = \ sqcap \ \ ldots sqcap C_n \) และลบ C 1 (y),...,C n (y) จากร่างกาย มิฉะนั้นกำหนด \ (E = \ \ top)
    • แทนที่ R(x,y) โดย ∃RE(x) .
    ทำซ้ำขั้นตอนที่ 4 จนกว่าจะมีเช่น R(x,y) เป็น

กฎระเบียบสำหรับการแปลง DL SROIQ (II)

กฎขณะนี้คุณสามารถแสดงใน SROIQ:
  • ถ้าหัวควบคุมอยู่ในหลักเดียวกฎมีรูปแบบ
    C 1 (x) ∧ ... ∧ C n (x) → D(x) .
    แทนที่ด้วย \ (C_1 \ sqcap \ \ ldots sqcap C_n \ sqsubseteq D \)
  • ถ้าหัวมักจะเป็นตัวเลขสองหลักแล้ว
    • สำหรับแต่ละเอก Atom C(z) ในลำตัว:
      สร้างความจริงใหม่ C ≡ ∃R C .Self (บทบาทของ R C เป็นของใหม่)
      และแทนที่ C(z) โดย R C (z,z) .
    • กฎนี้มีรูปแบบ
      R 1 (x,x 2 ) ∧ ... ∧ R n (x n ,y) → S(x,y) .
      แทนที่ด้วย \ (R_1 \ circ \ \ ldots R_n circ \ sqsubseteq S \)
การเปลี่ยนแปลงของกฎ SWRL ในฐานความรู้นี้จะไม่เปลี่ยน satisfiability ของ

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
arbeitetIn(w,x) ∧ anstellung(w,FEST) ∧ Uni(x) ∧ Doktorand(y) ∧ betreutVon(y,w) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
normalizing กฎ

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
arbeitetIn(w,x) ∧ anstellung(w,z) ∧ {FEST}(z) ∧ Uni(x) ∧ Doktorand(y) ∧ betreutVon(y,w) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
สำหรับคู่ของแต่ละตัวแปร x และ y ถ้า x และ y ไม่ได้เชื่อมต่อในกราฟพึ่งพาคือมีเส้นทางระหว่างไม่มี x และ y แล้วเพิ่มในเรือ U(x,y)

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
arbeitetIn(w,x) ∧ anstellung(w,z) ∧ {FEST}(z) ∧ Uni(x) ∧ Doktorand(y) ∧ betreutVon(y,w) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
หัวหน้าควบคุมอยู่ในขณะนี้ในรูปแบบของ D(z) และ S(z,z0) . สำหรับอะตอมของแต่ละ R(x,y) ในร่างกาย: ถ้ากราฟพึ่งพาเส้นทางของ z ที่ y จะสั้นกว่าของ z ที่ x ดังนั้นแทนที่ R(x,y) ของ R (y,x) .

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
arbeitetIn(w,x) ∧ anstellung(w,z) ∧ {FEST}(z) ∧ Uni(x) ∧ Doktorand(y) ∧ betreutVon−(w,y) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
ถ้าเรือเป็นอะตอม r (x, y) ที่เกิดขึ้นเพื่อให้ y เกิดขึ้นในอะตอมอื่น ๆ ของกฎสองหลัก:
  • ถ้าร่างกายของอะตอม n หลัก C 1 (y),...,C n (y) ที่มีกำหนดแล้ว \ (E: C_1 = \ sqcap \ \ ldots sqcap C_n \) และลบ C 1 (y),...,C n (y) จากร่างกาย มิฉะนั้นกำหนด \ (E = \ \ top)
  • แทนที่ R(x,y) โดย ∃RE(x) .
ทำซ้ำขั้นตอนที่ 4 จนกว่าจะมีเช่น R(x,y) เป็น

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
∃arbeitetIn.Uni(w) ∧ ∃anstellung.{FEST}(w) ∧ Doktorand(y) ∧ betreutVon−(w,y) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
สำหรับแต่ละเอกอะตอม C(z) ในลำตัว:
สร้างความจริงใหม่ C ≡ ∃R C .Self (บทบาทของ R C เป็นของใหม่) และแทนที่ C(z) โดย R C (z,z) .

การออกกำลังกาย

แปลงกฎต่อไปนี้เป็นหลักการ SROIQ:
∃R1.Self ≡ ∃arbeitetIn.Uni
∃R2.Self ≡ ∃anstellung.{FEST}
∃R3.Self ≡ Doktorand

R1(w,w) ∧ R2(w,w) ∧ R3(y,y) ∧ betreutVon−(w,y) → professorVon(w,y)
ขั้นตอนต่อไป:
กฎนี้มีรูปแบบ R 1 (x,x 2 ) ∧ ... ∧ R n (x n ,y) → S(x,y) .
แทนที่ด้วย \ (R_1 \ circ \ \ ldots R_n circ \ sqsubseteq S \)

การใช้สิทธิ: แก้ปัญหา

\[ \exists R_1.Self \equiv \exists arbeitetIn.Uni \]\[ \exists R_2.Self \equiv \exists anstellung . \{ FEST \} \]\[ \exists R_3.Self \equiv Doktorand \]
\[ R_1 \circ R_2 \circ betreutVon^{-} \circ R_3 \sqsubseteq professorVon \]

รูปแบบการแลกเปลี่ยนกฎ (RIF)

  • Engl รูปแบบการแลกเปลี่ยนกฎ (RIF)
  • เมื่อ 22 มิถุนายน 2010 นำมาเป็นมาตรฐานของ W3C
  • มุ่งเน้นในการแลกเปลี่ยนของกฎ - ไม่ได้รูปแบบมาตรฐานสำหรับภาษาทั้งหมด
  • ภาษาเดียวไม่สามารถตอบสนองความต้องการสำหรับกระบวนทัศน์ที่แตกต่างกันและมักจะใช้
  • ครอบครัวเรียกว่าภาษาถิ่น (ภาษา)
  • RIF เป็นชุด (ชุด) และขยาย (ขยาย)

ภาษา RIF

มุ่งเน้นไปที่สองชนิดของภาษา:

  1. ตรรกะ based (สรุปเหตุผลเช่นโปรแกรมตรรกะ)
  2. "กฎกับการกระทำ" (เช่นกฎการผลิต)

RIF ให้กรอบสำหรับการกำหนดภาษาของคุณเอง

RIF RDF และ OWL เข้ากันได้กับ:

  • สามารถใช้ร่วมกับความหมายนกฮูก / RDF
  • ไวยากรณ์ RDF สำหรับ RIF ใช้ได้

เอกสาร RIF

เอกสาร ลักษณะ
RIF-BLD:
ภาษาถิ่นลอจิกพื้นฐาน
เบ็ดเตล็ดฮอร์นแน่นอนความหมายสรุปเหตุผลมาตรฐาน
RIF-PRD:
ภาษาถิ่นกฎการผลิต
เพื่อตอบสนองความหลากหลายของระบบควบคุมการผลิต
แกน RIF:
ภาษาหลัก
ช่วยให้การสื่อสารระหว่างระบบที่ควบคุมด้วยกฎตรรกะและกฎการผลิต
RIF-FLD:
กรอบสำหรับภาษาถิ่นลอจิก
เพื่อกำหนดกรอบการขยายตรรกะเพื่อลดความพยายามในภาษาใหม่ตรรกะ
RIF-RDF + นกฮูก:
ความเข้ากันได้ RDF และ OWL
การรวมกันของ RIF กับ RDF หรือนกฮูก
RIF-DTB:
ประเภทข้อมูลและสร้าง ins
มีฟังก์ชั่น, ชนิดข้อมูลและสำหรับภาคภาษา RIF
RIF + ข้อมูล XML: ระบุวิธี RIF สามารถใช้ร่วมกับแหล่งข้อมูล XML (ความหมาย, นำเข้า)
OWLRL RIF:
นกฮูก 2 RL ใน RIF
axiomatization ของนกฮูก 2 RL ใน RIF
RDF RIF การทำแผนที่ที่ผันกลับได้ RDF ไป RIF
RIF-UCR:
ใช้กรณีและความต้องการ
คอลเลกชันของกรณีการใช้งาน
ทดสอบ RIF:
กรณีทดสอบ
การทดสอบการใช้งานที่สอดคล้องกับ RIF

แกน RIF

เป็นภาษาที่ง่ายที่สุด RIF

เอกสารหลักประกอบด้วย

  • Directives ที่ต้องการนำเข้า Prefixeinstellung สำหรับยูริ
  • ลำดับของข้อสรุปตรรกะ

RIF หลักตัวอย่าง

Document(
Prefix(cpt http://example.com/concepts#)
Prefix(person http://example.com/people#)
Prefix(isbn http://.../isbn/)
Group
(
Forall ?Buyer ?Book ?Seller (
cpt:buy(?Buyer ?Book ?Seller ):− cpt:sell(? Seller ?Book ?Buyer)
)
cpt:sell(person:John isbn:000651409X person:Mary)
)
)
จากนี้จะได้รับความสัมพันธ์ต่อไปนี้:
cpt:buy(person:Mary isbn:00065409X person:John)

การแสดงออกของ RIF หลัก

  • Datalog เป็นพื้นฐาน
  • มีจุดตัดของ RIF-BLD (ภาษาถิ่นลอจิกพื้นฐาน) และ RIF-PRD (ภาษาถิ่นกฎการผลิต)
  • บางส่วนขยาย: ประเภทข้อมูล (RIF-DTB) IRI
  • ไปข้างหน้าผูกพันที่เป็นไปได้

การรวมกันของ RIF RDF +

สถานการณ์โดยทั่วไป:

  • ข้อมูลของโปรแกรมที่มีอยู่ใน RDF
  • กฎสำหรับข้อมูลที่มีการอธิบายโดย RIF
  • หน่วยประมวลผล RIF สร้างความสัมพันธ์ใหม่

RIF RDF + เข้ากันได้:

  • อเนกประสงค์ RDF เป็นแทนใน RIF

เช่นในเต่าไวยากรณ์ที่ใช้

{
?x  rdf:type       p:Novel ;
p:page_number  ?n ;
p: price       [
p:currency  :Euro ;
rdf:value   ?z
] .
?n > "500" ^^xsd:integer .
?z < " 20.0 " ^^xsd:double .
}
=>
{ <me>  p:buys  ?x }

เช่นเดียวกันกับการนำเสนอไวยากรณ์ RIF

Document (
Prefix ...
Group (
Forall ?x  ?n  ?z (
<me> [p:buys−>?x ] :− And (
?x  rdf:type  p:Novel
?x[p:page_number−>?n p:price−>_abc]
_abc [p:currency−>:Euro rdf:value−>?z]
External(pred:numeric−greater−than(?n "500"^^xsd:integer))
External(pred:numeric−less−than(?z "20.0"^^xsd:double))
)
)
)
)

ค้นพบความสัมพันธ์ใหม่ ...

Forall ?x  ?n  ?z (
  [p:buys−>?x] :− And(
    ?x  rdf:type  p:Novel
    ?x[p:page_number−>?n p:price−>_abc]
    _abc[p:currency −>:Euro rdf:value−>?z ]
    External(pred:numeric−greater−than(?n "500"^^xsd:integer))
    External(pred:numeric−less−than(?z "20.0"^^xsd:double))
  )
)
ร่วมกับ:
<http://.../isbn/...>  a              p:Novel ;
                       p:page_number  "600"^^xsd:integer ;
                       p: price      [
                           rdf:value   "15.0"^^xsd:double ;
                           p:currency  :Euro
                       ] .
ผล:
<me>  p:buys  <http://...isbn/...> .

คนที่มีนกฮูก 2 RL อะไร?

นกฮูก 2 RL ย่อมาจากภาษากฎนกฮูก

นกฮูก 2 RL เป็นจุดตัดของแกน RIF และนกฮูก

  • การหาข้อสรุปในนกฮูก RL สามารถแสดงกับ RIF กฎ
  • เครื่องยนต์ RIF หลักสามารถทำตัวเหมือนเครื่องยนต์นกฮูก RL
    • ตามที่อธิบายไว้ในเอกสาร RIF-OWL 2 RL OWLRL สามารถประมวลผลโดยตรงในการ RIF

แนวโน้ม: การรวมกันของ RIF และ SPARQL 1.1

ข้อมูลอย่างย่อ

ขยายคำกริยากฎตรรกะสำหรับ OWL DL

  • Datalog เป็นพิธีที่รู้จักกันดี
  • ร่วมกับนกฮูกที่เป็นไปได้: SWRL
  • คำอธิบายความหมายโดยขยายตรรกะของการตีความนกฮูก
  • SWRL เป็นที่ตัดสิน

กฎ Logic รายละเอียด

  • ausdrückbaresในนกฮูก 2 ส่วน SWRL
  • การสนับสนุนทางอ้อมผ่านทุกนกฮูก 2 เครื่องมือ
  • ความหมายและขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับรูปแบบของกราฟพึ่งพา

RIF (รูปแบบการแลกเปลี่ยนกฎ)

  • W3C มาตรฐานสำหรับการแลกเปลี่ยนกฎ
  • ครอบครัวขยายของภาษา

ที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม:

  • SPARQL ระบอบการปกครอง entailment 1.1
  • คำสั่งที่เชื่อมต่อสำหรับ OWL DL
  • กฎ DL-ปลอดภัย (ตัวแปรสามารถใช้ค่าคงที่เพียง แต่เป็นค่า)

โครงการมินิ

วรรณคดี

  • เว็บรากฐานความหมายของสปริงเกอร์ 2008, 277, pp ปกเลข ISBN: 978-3-540-33993-9
  • "รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีเว็บเชิงความหมาย" อีวานเฮอร์แมน (2010 เทคโนโลยีการประชุมความหมาย)
  • W3C หน้าข้อกำหนดเช่น RIF