Most approaches for repairing description logic (DL) ontologies aim at changing the axioms as little as possible while solving inconsistencies, incoherences and other types of undesired behaviours. As in Belief Change, these issues are often specified using logical formulae. Instead, in the new setting for updating DL ontologies that we propose here, the input for the change is given by a model which we want to add or remove. The main goal is to minimise the loss of information, without concerning with the syntactic structure. This new setting is motivated by scenarios where an ontology is built automatically and needs to be refined or updated. In such situations, the syntactical form is often irrelevant and the incoming information is not necessarily given as a formula. We define general operations and conditions on which they are applicable, and instantiate our approach to the case of ALC-formulae.


翻译:修补描述逻辑(DL)肿瘤学的多数方法旨在尽可能少地改变轴心,同时解决不一致、不一致和其他类型不可取的行为。正如信仰变化一样,这些问题往往使用逻辑公式来说明。相反,在我们在此提议的更新DL肿瘤学的新环境里,变化的投入是由我们想要增加或删除的模型提供的。主要目标是尽可能减少信息损失,而不必与合成结构挂钩。这种新环境的动因是本体学的自动构建,需要加以改进或更新。在这种情况下,综合学形式往往无关紧要,收到的信息不一定作为公式提供。我们界定了适用它们的一般操作和条件,并立即说明我们对ALC-公式案采取的办法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CIKM2020】神经逻辑推理,Neural Logic Reasoning
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月25日
一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
93+阅读 · 2020年7月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月18日
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月4日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
VIP会员
相关VIP内容
【CIKM2020】神经逻辑推理,Neural Logic Reasoning
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月25日
一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
93+阅读 · 2020年7月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员