Пополнение онтологических систем знаний на основе моделирования умозаключений с учетом семантики ролей
Ключевые слова:
интеллектуальная система, система знаний, онтология, правдоподобные умозаключенияАннотация
В статье рассмотрен вопрос, связанный с автоматическим пополнением онтологии ролями и концептами, формируемыми интеллектуальной системой, при предоставлении ей новых фактов. Осуществление указанных предвычислений позволяет повысить информационное содержание онтологии на этапе предварительной обработки потока поступающих данных.Литература
1. Бирюков Д.Н. Когнитивно-функциональная спецификация памяти для моделирования целенаправленного поведения киберсистем // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 3(40). C. 55‒76.
2. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Подход к построению системы предотвращения киберугроз // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2013. №2. С. 13‒19.
3. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г., Ростовцев Ю.Г. Облик антиципирующих систем предотвращения рисков реализации киберугроз // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 2(39). C. 5‒25.
4. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г., Сабиров Т.Р. Многоуровневое моделирование сценариев упреждающего поведения // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2014. №4. С. 41‒50.
5. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Денотационная семантика контекстов знаний при онтологическом моделировании предметных областей конфликта // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 5(42). C. 155‒179.
6. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики // М.: МГУ. 2008.
7. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Формализация семантики для представления знаний о поведении конфликтующих сторон // Материалы 22-й научно-практической конференции «Методы и технические средства обеспечения безопасности информации». С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2013. С. 8‒11.
8. Кистлеров В.Л. Принципы построения языка алгебраических вычислений FLAC // М.: Препринт. 1987. 41 c.
9. Шрейдер Ю.А. Тезаурусы в информатике и теоретической семантике // «Научно-техническая информация. Сер. 2». 1971. № З. С. 7‒12
10. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Количественные меры уровня системности и степени детерминированности в рамках СТИ // Вестник Адыгейского государственного университета. 2006. № 4. С. 169‒177.
11. Барановская Т.П., Лойко В.И., Семенов М.И., Трубилин А.И. Информационные системы и технологии в экономике. М.: Финансы и статистика. 2005. 416 с.
12. What is RacerPro?: Racer Systems GmbH & Co.KG. 2009 // URL: http://www.racer-systems.com/products/racerpro/ (дата обращения 14.12.2015).
13. Shearer R., Motik B., Horrocks I. HermiT: A Highly-Efficient OWL Reasoner // Proc. of the 5th Int. Workshop on OWL: Experiences and Directions (OWLED 2008 EU), Karlsruhe, Germany. 2008. 10 p.
14. Tsarkov D., Horrocks I. FaCT++ description logic reasoner:System description // In Proc. of the Int. Joint Conf. on Automated Reasoning (1JCAR 2006). 2006. 5 p.
15. Sirin E., Parsia B., Gran B., Kalyanpur A., Katz Y. Pellet: A Practical OWL-DL Reasoner // Journal Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web archive. 2007. vol. 5. no 2. pp. 51‒53.
16. Haarslev V., Moller R. RACER: A core inference engine for the Semantic Web // Proc. of the 2nd Intern. workshop on evaluation of ontology-based tools (EON-2003), Florida. USA. 2003. pp. 27–36.
17. Calvanese D., Giacomo G., Lenzerini M., Rosati R. View-based query answering in description logics: Semantics and complexity // J. of Computer and System Sciences. 2012. vol. 78(1). pp. 26–46.
18. Eiter T., Ortiz M., Simkus M. Conjunctive query answering in the description logic SH using knots. // J. of Computer and System Sciences 2012. vol. 78(1). pp. 47–85.
19. Eiter T., Ortiz M., Simkus,M., Tran T.K., Xiao G. Query rewriting for Horn-SHIQ plus rules // Proc. of the 26th Nat. Conf.on Articial Intelligence (AAAI 2010). AAAI Press. 2012. pp. 726–733.
20. Kikot S., Zolin E. Modal definability of first-order formulas with free variables and query answering // Journal of Applied Logic. 2013. vol. 11. no. 2. pp. 190–216.
21. Kikot S., Tsarkov D., Zakharyaschev M., Zolin E. Query Answering via Modal Definability with FaCT++: First Blood // Informal Proceedings of DL 2013: 26th International Workshop on Description Logics. CEUR Workshop Proceedings, 2013. vol. 1014. pp. 328–340.
22. Kikot S., Kontchakov R., Podolskii V., Zakharyaschev M. Query Rewriting over Shallow Ontologies // Informal Proceedings of DL 2013: 26th InternationalWorkshop on Description Logics. CEUR Workshop Proceedings. 2013. vol. 1014. pp. 316–327
23. Maier F., Ma Y., Hitzler P. Paraconsistent OWL and related logics // Semantic Web. 2013. vol. 4(4). pp. 395–427.
24. Zhang X., Wang K., Wang Z., Ma Y., Qi G. A distance-based paraconsistent semantics for DL-Lite // International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management. 2015. LNAI 9403. pp. 1–13.
25. Goncalves R., Matentzoglu N, Parsia B., Sattler U. The empirical robustness of description logic classification // Description Logics. 2013. vol. 1014. pp.197–208.
26. Goncalves R. et al. OWL reasoner evaluation (ORE) workshop 2013 results: Short report // 2nd International Workshop on OWL Reasoner Evaluation (ORE–2013). 2013. vol. 1015. pp.1–18.
27. Glimm B., Horrocks I., Motik B., Stoilos G., Wang Z. Hermit: An owl 2 reasoner // Autom. Reason. 2014. vol. 53(3). pp. 245–269.
28. Amir S., Ait-Kaci H. Cedar: a fast taxonomic reasoned based on lattice operations // International Semantic Web Conference (Posters & Demos). 2013. pp. 9–12.
2. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Подход к построению системы предотвращения киберугроз // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2013. №2. С. 13‒19.
3. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г., Ростовцев Ю.Г. Облик антиципирующих систем предотвращения рисков реализации киберугроз // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 2(39). C. 5‒25.
4. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г., Сабиров Т.Р. Многоуровневое моделирование сценариев упреждающего поведения // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2014. №4. С. 41‒50.
5. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Денотационная семантика контекстов знаний при онтологическом моделировании предметных областей конфликта // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 5(42). C. 155‒179.
6. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики // М.: МГУ. 2008.
7. Бирюков Д.Н., Ломако А.Г. Формализация семантики для представления знаний о поведении конфликтующих сторон // Материалы 22-й научно-практической конференции «Методы и технические средства обеспечения безопасности информации». С-Пб.: Издательство Политехнического университета. 2013. С. 8‒11.
8. Кистлеров В.Л. Принципы построения языка алгебраических вычислений FLAC // М.: Препринт. 1987. 41 c.
9. Шрейдер Ю.А. Тезаурусы в информатике и теоретической семантике // «Научно-техническая информация. Сер. 2». 1971. № З. С. 7‒12
10. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Количественные меры уровня системности и степени детерминированности в рамках СТИ // Вестник Адыгейского государственного университета. 2006. № 4. С. 169‒177.
11. Барановская Т.П., Лойко В.И., Семенов М.И., Трубилин А.И. Информационные системы и технологии в экономике. М.: Финансы и статистика. 2005. 416 с.
12. What is RacerPro?: Racer Systems GmbH & Co.KG. 2009 // URL: http://www.racer-systems.com/products/racerpro/ (дата обращения 14.12.2015).
13. Shearer R., Motik B., Horrocks I. HermiT: A Highly-Efficient OWL Reasoner // Proc. of the 5th Int. Workshop on OWL: Experiences and Directions (OWLED 2008 EU), Karlsruhe, Germany. 2008. 10 p.
14. Tsarkov D., Horrocks I. FaCT++ description logic reasoner:System description // In Proc. of the Int. Joint Conf. on Automated Reasoning (1JCAR 2006). 2006. 5 p.
15. Sirin E., Parsia B., Gran B., Kalyanpur A., Katz Y. Pellet: A Practical OWL-DL Reasoner // Journal Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web archive. 2007. vol. 5. no 2. pp. 51‒53.
16. Haarslev V., Moller R. RACER: A core inference engine for the Semantic Web // Proc. of the 2nd Intern. workshop on evaluation of ontology-based tools (EON-2003), Florida. USA. 2003. pp. 27–36.
17. Calvanese D., Giacomo G., Lenzerini M., Rosati R. View-based query answering in description logics: Semantics and complexity // J. of Computer and System Sciences. 2012. vol. 78(1). pp. 26–46.
18. Eiter T., Ortiz M., Simkus M. Conjunctive query answering in the description logic SH using knots. // J. of Computer and System Sciences 2012. vol. 78(1). pp. 47–85.
19. Eiter T., Ortiz M., Simkus,M., Tran T.K., Xiao G. Query rewriting for Horn-SHIQ plus rules // Proc. of the 26th Nat. Conf.on Articial Intelligence (AAAI 2010). AAAI Press. 2012. pp. 726–733.
20. Kikot S., Zolin E. Modal definability of first-order formulas with free variables and query answering // Journal of Applied Logic. 2013. vol. 11. no. 2. pp. 190–216.
21. Kikot S., Tsarkov D., Zakharyaschev M., Zolin E. Query Answering via Modal Definability with FaCT++: First Blood // Informal Proceedings of DL 2013: 26th International Workshop on Description Logics. CEUR Workshop Proceedings, 2013. vol. 1014. pp. 328–340.
22. Kikot S., Kontchakov R., Podolskii V., Zakharyaschev M. Query Rewriting over Shallow Ontologies // Informal Proceedings of DL 2013: 26th InternationalWorkshop on Description Logics. CEUR Workshop Proceedings. 2013. vol. 1014. pp. 316–327
23. Maier F., Ma Y., Hitzler P. Paraconsistent OWL and related logics // Semantic Web. 2013. vol. 4(4). pp. 395–427.
24. Zhang X., Wang K., Wang Z., Ma Y., Qi G. A distance-based paraconsistent semantics for DL-Lite // International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management. 2015. LNAI 9403. pp. 1–13.
25. Goncalves R., Matentzoglu N, Parsia B., Sattler U. The empirical robustness of description logic classification // Description Logics. 2013. vol. 1014. pp.197–208.
26. Goncalves R. et al. OWL reasoner evaluation (ORE) workshop 2013 results: Short report // 2nd International Workshop on OWL Reasoner Evaluation (ORE–2013). 2013. vol. 1015. pp.1–18.
27. Glimm B., Horrocks I., Motik B., Stoilos G., Wang Z. Hermit: An owl 2 reasoner // Autom. Reason. 2014. vol. 53(3). pp. 245–269.
28. Amir S., Ait-Kaci H. Cedar: a fast taxonomic reasoned based on lattice operations // International Semantic Web Conference (Posters & Demos). 2013. pp. 9–12.
Ontological Knowledge System Completion Based on Modeling Inferences Taking into Account Role Semantics
Abstract
The article considers the issue of automatic completion of ontology with roles and concepts formed by an intelligent system in the provision of new facts. Implementation of specified calculations allows increasing ontology information content during data stream preprocessing.
Опубликован
2016-08-01
Как цитировать
Бирюков, Д. Н., Ломако, А. Г., & Жолус, Р. Б. (2016). Пополнение онтологических систем знаний на основе моделирования умозаключений с учетом семантики ролей. Труды СПИИРАН, 4(47), 105-129. https://doi.org/10.15622/sp.47.6
Раздел
Методы управления и обработки информации
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
