Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases

要約

セマンティック Web の重要性が高まるにつれて、記述ロジック ナレッジ ベース (KB) の不整合を管理する必要性がクローズアップされています。セマンティック Web では、情報がさまざまなソースから取得され、内容が常に変更され、単独で検討したり、単独で検討したり、あるいは検討したりすると矛盾する記述が含まれる可能性があります。
一緒に。
従来の推論アルゴリズムは不整合な KB を処理しないため、不整合を除去するために KB のデバッグが必要になります。
このペーパーでは、DISPONTE と呼ばれる既存の確率的セマンティクスを利用して、この問題を克服し、KB に一貫性がない場合でもクエリを実行できるようにします。
私たちはこのアプローチを推論器 TRILL および BUNDLE に実装し、提案の妥当性を経験的にテストしました。
さらに、提示されたアプローチを、DL 推論タスクを検討する際に最も確立されたセマンティクスの 1 つである修復セマンティクスのアプローチと正式に比較します。

要約(オリジナル)

The necessity to manage inconsistency in Description Logics Knowledge Bases~(KBs) has come to the fore with the increasing importance gained by the Semantic Web, where information comes from different sources that constantly change their content and may contain contradictory descriptions when considered either alone or together. Classical reasoning algorithms do not handle inconsistent KBs, forcing the debugging of the KB in order to remove the inconsistency. In this paper, we exploit an existing probabilistic semantics called DISPONTE to overcome this problem and allow queries also in case of inconsistent KBs. We implemented our approach in the reasoners TRILL and BUNDLE and empirically tested the validity of our proposal. Moreover, we formally compare the presented approach to that of the repair semantics, one of the most established semantics when considering DL reasoning tasks.

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