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Lógica de descripción

Las lógicas de descripción ( LD ) son una familia de lenguajes de representación formal del conocimiento . Muchas LD son más expresivas que la lógica proposicional , pero menos ...

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Las lógicas de descripción ( LD ) son una familia de lenguajes de representación formal del conocimiento . Muchas LD son más expresivas que la lógica proposicional , pero menos que la lógica de primer orden . A diferencia de esta última, los problemas de razonamiento centrales para las LD son (generalmente) decidibles , y se han diseñado e implementado procedimientos de decisión eficientes para estos problemas. Existen lógicas de descripción generales, espaciales, temporales, espaciotemporales y difusas, y cada una presenta un equilibrio diferente entre poder expresivo y complejidad de razonamiento al admitir diferentes conjuntos de constructores matemáticos. [ 1 ]

Las DL se utilizan en inteligencia artificial para describir y razonar sobre los conceptos relevantes de un dominio de aplicación (conocido como conocimiento terminológico ). Son de particular importancia para proporcionar un formalismo lógico para ontologías y la Web Semántica : el Lenguaje de Ontología Web (OWL) y sus perfiles se basan en DL. Un área importante de aplicación de las DL y OWL es la bioinformática, donde ayudan en la codificación del conocimiento biomédico. [ 2 ] Las DL y OWL también se aplican en otros dominios, incluyendo la defensa, la modelización climática y los grafos de conocimiento industrial a gran escala. [ 3 ] [ 4 ]

Introducción

Un modelo DL representa conceptos , roles e individuos , y sus relaciones.

El concepto fundamental de modelado de un DL es el axioma : una declaración lógica que relaciona roles y/o conceptos. [ 5 ] Esta es una diferencia clave con respecto al paradigma de marcos , donde una especificación de marco declara y define completamente una clase. [ 5 ]

Nomenclatura

Comparación de la terminología con FOL y OWL.

La comunidad de lógica descriptiva utiliza una terminología diferente a la de la lógica de primer orden (LPO) para conceptos operacionalmente equivalentes; a continuación se presentan algunos ejemplos. El lenguaje de ontología web (OWL) también utiliza una terminología distinta, que se muestra en la tabla siguiente.

Convención de nomenclatura

Existen muchas variedades de lógicas de descripción y una convención de nomenclatura informal que describe, a grandes rasgos, los operadores permitidos. La expresividad se codifica en la etiqueta de una lógica que comienza con una de las siguientes lógicas básicas:

Seguido de cualquiera de las siguientes extensiones:

Excepciones

Algunas bibliotecas de destino canónicas que no se ajustan exactamente a esta convención son:

Ejemplos

Por ejemplo,ALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}es una lógica descriptiva de vital importancia a partir de la cual se pueden realizar comparaciones con otras variedades.ALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}es simplementeAL{\displaystyle {\mathcal {AL}}}Se permite la inclusión de cualquier concepto complementario, no solo conceptos atómicos.ALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}se utiliza en lugar del equivalenteALUmi{\displaystyle {\mathcal {ALUE}}}.

Otro ejemplo: la lógica de descripción.SHIQ{\displaystyle {\mathcal {SHIQ}}}es la lógicaALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}además de restricciones de cardinalidad extendidas y roles transitivos e inversos. Las convenciones de nomenclatura no son puramente sistemáticas para que la lógicaALdoOInorte{\displaystyle {\mathcal {ALCOIN}}}podría denominarseALdonorteIO{\displaystyle {\mathcal {ALCNIO}}}y también se utilizan otras abreviaturas siempre que sea posible.

El editor de ontologías Protégé admiteSHOInorte(D){\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}. Tres bases de terminología importantes de informática biomédica, SNOMED CT , GALEN y GO, se pueden expresar enmiL{\displaystyle {\mathcal {EL}}}(con propiedades de rol adicionales).

OWL 2 proporciona la expresividad de SROIQ(D){\displaystyle {\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}}, OWL-DL se basa enSHOInorte(D){\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}y para OWL-Lite esSHIF(D){\displaystyle {\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}}.

Historia

La lógica descriptiva recibió su nombre actual en la década de 1980. Anteriormente se la conocía (cronológicamente): sistemas terminológicos y lenguajes conceptuales .

Representación del conocimiento

Los marcos y las redes semánticas carecen de semántica formal (basada en lógica). [ 8 ] El aprendizaje profundo (DL) se introdujo por primera vez en los sistemas de representación del conocimiento (KR) para superar esta deficiencia. [ 8 ]

El primer sistema de reconocimiento de conocimiento basado en DL fue KL-ONE (de Ronald J. Brachman y Schmolze, 1985). Durante la década de los 80 se desarrollaron otros sistemas basados ​​en DL que utilizaban algoritmos de subsunción estructural [ 8 ] , entre ellos KRYPTON (1983), LOOM (1987), BACK (1988), K-REP (1991) y CLASSIC (1991). Este enfoque presentaba DL con una expresividad limitada, pero un razonamiento relativamente eficiente (en tiempo polinomial). [ 8 ]

A principios de los 90, la introducción de un nuevo paradigma de algoritmos basado en tableaux permitió un razonamiento eficiente en DL más expresivo. [ 8 ] Los sistemas basados ​​en DL que utilizan estos algoritmos —como KRIS (1991)— muestran un rendimiento de razonamiento aceptable en problemas de inferencia típicos, aunque la complejidad en el peor de los casos ya no es polinómica. [ 8 ]

Desde mediados de los 90, se crearon razonadores con un buen rendimiento práctico en DL muy expresivo con alta complejidad en el peor de los casos. [ 8 ] Ejemplos de este período incluyen FaCT, [ 9 ] RACER (2001), CEL (2005) y KAON 2 (2005).

Los razonadores DL, como FaCT, FaCT++, [ 9 ] RACER, DLP y Pellet, [ 10 ] implementan el método de tableaux analíticos . KAON2 se implementa mediante algoritmos que reducen una base de conocimiento SHIQ(D) a un programa de registro de datos disyuntivo .

web semántica

Los lenguajes de ontología DAML (DaPa Agent Markup Language ) y OIL ( Ontology Inference Layer ) para la Web Semántica pueden considerarse variantes sintácticas de DL. [ 11 ] En particular, la semántica formal y el razonamiento en OIL utilizan elSHIQ{\displaystyle {\mathcal {SHIQ}}}DL. [ 12 ] El DAML+OIL DL se desarrolló como una presentación a [ 13 ] —y constituyó el punto de partida de— el Grupo de Trabajo de Ontología Web del Consorcio World Wide Web (W3C). [ 14 ] En 2004, el Grupo de Trabajo de Ontología Web completó su trabajo emitiendo la recomendación OWL [ 15 ] . El diseño de OWL se basa en elSH{\displaystyle {\mathcal {SH}}}familia de DL [ 16 ] con OWL DL y OWL Lite basados ​​enSHOInorte(D){\displaystyle {\mathcal {SHOIN}}^{\mathcal {(D)}}}ySHIF(D){\displaystyle {\mathcal {SHIF}}^{\mathcal {(D)}}}respectivamente. [ 16 ]

El Grupo de Trabajo OWL del W3C comenzó a trabajar en 2007 en un refinamiento y extensión de OWL. [ 17 ] En 2009, esto se completó con la publicación de la recomendación OWL2 . [ 18 ] OWL2 se basa en la lógica de descripciónSROIQ(D){\displaystyle {\mathcal {SROIQ}}^{\mathcal {(D)}}}. [ 19 ] La experiencia práctica demostró que OWL DL carecía de varias características clave necesarias para modelar dominios complejos. [ 5 ]

Modelado

TBox vs Abox

En DL, se distingue entre la denominada TBox (caja terminológica) y la ABox (caja asertiva). En general, la TBox contiene oraciones que describen jerarquías de conceptos (es decir, relaciones entre conceptos ), mientras que la ABox contiene oraciones básicas que indican la posición de los individuos en la jerarquía (es decir, relaciones entre individuos y conceptos). Por ejemplo, la afirmación:

pertenece al TBox, mientras que la declaración:

pertenece a la ABox.

Cabe señalar que la distinción TBox/ABox no es significativa, del mismo modo que los dos tipos de oraciones no se tratan de forma diferente en la lógica de primer orden (que engloba la mayor parte de la lógica descriptiva). Al traducirse a la lógica de primer orden, un axioma de subsunción como ( 1 ) es simplemente una restricción condicional a predicados unarios (conceptos) que solo contienen variables. Claramente, una oración de esta forma no tiene privilegios ni es especial con respecto a las oraciones en las que solo aparecen constantes (valores "fundamentados") como ( 2 ).

Motivación para tener Tbox y Abox

¿Por qué se introdujo esta distinción? La razón principal es que la separación puede ser útil al describir y formular procedimientos de decisión para diversos lenguajes de decisión (LD). Por ejemplo, un razonador podría procesar la TBox y la ABox por separado, en parte porque ciertos problemas clave de inferencia están vinculados a una pero no a la otra (la "clasificación" está relacionada con la TBox, la "verificación de instancias" con la ABox). Otro ejemplo es que la complejidad de la TBox puede afectar significativamente el rendimiento de un procedimiento de decisión dado para un LD determinado, independientemente de la ABox. Por lo tanto, es útil tener una forma de hablar sobre esa parte específica de la base de conocimiento .

La segunda razón es que la distinción puede tener sentido desde la perspectiva del modelador de la base de conocimiento. Es plausible distinguir entre nuestra concepción de términos/conceptos en el mundo (axiomas de clase en la TBox) y manifestaciones particulares de esos términos/conceptos (aserciones de instancia en la ABox). En el ejemplo anterior: cuando la jerarquía dentro de una empresa es la misma en todas las sucursales, pero la asignación a los empleados es diferente en cada departamento (porque hay otras personas trabajando allí), tiene sentido reutilizar la TBox para diferentes sucursales que no utilizan la misma ABox.

La lógica descriptiva posee dos características que no comparten la mayoría de los demás formalismos de descripción de datos: no asume la unicidad de los nombres (UNA) ni el mundo cerrado (CWA). La ausencia de UNA implica que dos conceptos con nombres diferentes pueden considerarse equivalentes mediante inferencia. La ausencia de CWA, o más bien el mundo abierto (OWA), implica que la falta de conocimiento de un hecho no conlleva necesariamente el conocimiento de su negación.

Descripción formal

Al igual que en la lógica de primer orden (LPO), una sintaxis define qué conjuntos de símbolos son expresiones válidas en una lógica descriptiva, y la semántica determina el significado. A diferencia de la LPO, una lógica descriptiva puede tener varias variantes sintácticas bien conocidas. [ 11 ]

Sintaxis

La sintaxis de un miembro de la familia de la lógica descriptiva se caracteriza por su definición recursiva, en la que se especifican los constructores que pueden utilizarse para formar términos conceptuales. Algunos constructores están relacionados con los constructores lógicos de la lógica de primer orden (LPO), como la intersección o conjunción de conceptos, la unión o disyunción de conceptos, la negación o complemento de conceptos, la restricción universal y la restricción existencial . Otros constructores no tienen una construcción equivalente en la LPO, incluyendo restricciones de roles, por ejemplo, inversa, transitividad y funcionalidad.

Notación

Sean C y D conceptos, a y b individuos, y R un rol.

Si a está relacionado con b mediante R, entonces b se denomina sucesor de a mediante R.

La lógica de descripción ALC

El lenguaje conceptual atributivo DL prototípico con complementos (ALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}) fue introducido por Manfred Schmidt-Schauß y Gert Smolka en 1991, y es la base de muchos DL más expresivos. [ 8 ] Las siguientes definiciones siguen el tratamiento en Baader et al. [ 8 ]

Dejarnortedo{\displaystyle N_{C}},norteR{\displaystyle N_{R}}ynorteO{\displaystyle N_{O}} sean (respectivamente) conjuntos de nombres de conceptos (también conocidos como conceptos atómicos ), nombres de roles y nombres individuales (también conocidos como individuos , nominales u objetos ). Luego, la tripleta ordenada (nortedo{\displaystyle N_{C}},norteR{\displaystyle N_{R}},norteO{\displaystyle N_{O}}) es la firma .

Conceptos

El conjunto deALdo{\displaystyle {\mathcal {ALC}}}El conjunto de conceptos es el conjunto más pequeño tal que:

  • Los siguientes son conceptos :
    • ⊤{\displaystyle \top }( top es un concepto )
    • ⊥{\displaystyle \bot }( abajo es un concepto )
    • CadaA∈nortedo{\displaystyle A\in N_{C}}(Todos los conceptos atómicos son conceptos )
  • Sido{\displaystyle C}yD{\displaystyle D}son conceptos yR∈norteR{\displaystyle R\in N_{R}}Entonces, los siguientes son conceptos :
    • do⊓D{\displaystyle C\sqcap D}(la intersección de dos conceptos es un concepto )
    • do⊔D{\displaystyle C\sqcup D}(la unión de dos conceptos es un concepto )
    • ¬do{\displaystyle \neg C}(el complemento de un concepto es un concepto )
    • ∀R.do{\displaystyle \forall RC}(La restricción universal de un concepto por un rol es un concepto )
    • ∃R.do{\displaystyle \exists RC}(la restricción existencial de un concepto por un rol es un concepto )
Axiomas terminológicos

Una inclusión de concepto general (ICG) tiene la formado⊑D{\displaystyle C\sqsubseteq D}dóndedo{\displaystyle C}yD{\displaystyle D}son conceptos . Escribedo≡D{\displaystyle C\equiv D}cuandodo⊑D{\displaystyle C\sqsubseteq D}yD⊑do{\displaystyle D\sqsubseteq C}. Una TBox es cualquier conjunto finito de GCI.

axiomas asertivos

  • Una afirmación de concepto es una declaración de la formaa:do{\displaystyle a:C}dónde a∈norteO{\displaystyle a\in N_{O}}y C es un concepto .
  • Una afirmación de rol es una declaración de la forma(a,b):R{\displaystyle (a,b):R}dóndea,b∈norteO{\displaystyle a,b\in N_{O}} y R es un rol .

Una ABox es un conjunto finito de axiomas asertivos.

Base de conocimientos

Una base de conocimiento (BC) es un par ordenado(T,A){\displaystyle ({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})}para TBoxT{\displaystyle {\mathcal {T}}}y ABoxA{\displaystyle {\mathcal {A}}}.

Semántica

La semántica de las lógicas de descripción se define interpretando los conceptos como conjuntos de individuos y los roles como conjuntos de pares ordenados de individuos. Estos individuos suelen pertenecer a un dominio determinado. La semántica de los conceptos y roles no atómicos se define entonces en términos de conceptos y roles atómicos. Esto se logra mediante una definición recursiva similar a la sintaxis.

La lógica de descripción ALC

Las siguientes definiciones siguen el tratamiento de Baader et al. [ 8 ]

Una interpretación terminológicaI=(ΔI,⋅I){\displaystyle {\mathcal {I}}=(\Delta ^{\mathcal {I}},\cdot ^{\mathcal {I}})}sobre una firma(nortedo,norteR,norteO){\displaystyle (N_{C},N_{R},N_{O})}consta de

  • un conjunto no vacíoΔI{\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}}llamado el dominio
  • una función de interpretación⋅I{\displaystyle \cdot ^{\mathcal {I}}}que mapas:
    • cada individuoa{\displaystyle a}a un elementoaI∈ΔI{\displaystyle a^{\mathcal {I}}\in \Delta ^{\mathcal {I}}}
    • cada concepto a un subconjunto deΔI{\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}}
    • cada nombre de rol a un subconjunto deΔI×ΔI{\displaystyle \Delta ^{\mathcal {I}}\times \Delta ^{\mathcal {I}}}

de tal manera que

  • ⊤I=ΔI{\displaystyle \top ^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}}
  • ⊥I=∅{\displaystyle \bot ^{\mathcal {I}}=\emptyset }
  • (do⊔D)I=doI∪DI{\displaystyle (C\sqcup D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cup D^{\mathcal {I}}}( unión significa disyunción )
  • (do⊓D)I=doI∩DI{\displaystyle (C\sqcap D)^{\mathcal {I}}=C^{\mathcal {I}}\cap D^{\mathcal {I}}}( intersección significa conjunción )
  • (¬do)I=ΔI∖doI{\displaystyle (\neg C)^{\mathcal {I}}=\Delta ^{\mathcal {I}}\setminus C^{\mathcal {I}}}( complemento significa negación )
  • (∀R.do)I={incógnita∈ΔI∣paracaday,(incógnita,y)∈RIimplicay∈doI}{\displaystyle (\forall R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}\mid {\text{for}}\;{\text{every}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{implies}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}}
  • (∃R.do)I={incógnita∈ΔI∣alláexistey,(incógnita,y)∈RIyy∈doI}{\displaystyle (\exists R.C)^{\mathcal {I}}=\{x\in \Delta ^{\mathcal {I}}\mid {\text{there}}\;{\text{exists}}\;y,(x,y)\in R^{\mathcal {I}}\;{\text{and}}\;y\in C^{\mathcal {I}}\}}

DefinirI⊨{\displaystyle {\mathcal {I}}\models }(léase en I holds ) de la siguiente manera

TBox
  • I⊨do⊑D{\displaystyle {\mathcal {I}}\models C\sqsubseteq D}si y solo sidoI⊆DI{\displaystyle C^{\mathcal {I}}\subseteq D^{\mathcal {I}}}
  • I⊨T{\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}}si y solo siI⊨Φ{\displaystyle {\mathcal {I}}\models \Phi }por cadaΦ∈T{\displaystyle \Phi \in {\mathcal {T}}}
ABox
  • I⊨a:do{\displaystyle {\mathcal {I}}\models a:C}si y solo siaI∈doI{\displaystyle a^{\mathcal {I}}\in C^{\mathcal {I}}}
  • I⊨(a,b):R{\displaystyle {\mathcal {I}}\models (a,b):R}si y solo si(aI,bI)∈RI{\displaystyle (a^{\mathcal {I}},b^{\mathcal {I}})\in R^{\mathcal {I}}}
  • I⊨A{\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}}si y solo siI⊨ϕ{\displaystyle {\mathcal {I}}\models \phi }por cadaϕ∈A{\displaystyle \phi \in {\mathcal {A}}}
Base de conocimientos

DejarK=(T,A){\displaystyle {\mathcal {K}}=({\mathcal {T}},{\mathcal {A}})}ser una base de conocimientos.

  • I⊨K{\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {K}}}si y solo siI⊨T{\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {T}}}yI⊨A{\displaystyle {\mathcal {I}}\models {\mathcal {A}}}

Inferencia

Problemas de decisión

Además de la capacidad de describir conceptos formalmente, también se desea emplear la descripción de un conjunto de conceptos para formular preguntas sobre los conceptos e instancias descritos. Los problemas de decisión más comunes son preguntas básicas similares a las consultas de bases de datos, como la verificación de instancias (¿es una instancia particular (miembro de una ABox) miembro de un concepto dado?) y la verificación de relaciones (¿existe una relación/rol entre dos instancias, es decir, tiene a la propiedad b? ), y preguntas más generales de bases de datos, como la subsunción (¿es un concepto un subconjunto de otro?) y la consistencia de conceptos (¿no hay contradicción entre las definiciones o la cadena de definiciones?). Cuantos más operadores se incluyan en una lógica y más compleja sea la TBox (con ciclos, lo que permite que conceptos no atómicos se incluyan entre sí), generalmente mayor será la complejidad computacional para cada uno de estos problemas (véase Description Logic Complexity Navigator para ejemplos).

Relación con otras lógicas

Lógica de primer orden

Muchas lógicas deterministas (LD) son fragmentos decidibles de lógica de primer orden (LPO) [ 8 ] y suelen ser fragmentos de lógica de dos variables o lógica protegida . Además, algunas LD poseen características que no están cubiertas por la LPO; esto incluye dominios concretos (como enteros o cadenas, que pueden usarse como rangos para roles como hasAge o hasName ) o un operador sobre roles para el cierre transitivo de dicho rol. [ 8 ]

lógica de descripción difusa

La lógica descriptiva difusa combina la lógica difusa con las lógicas descriptivas. Dado que muchos conceptos necesarios para los sistemas inteligentes carecen de límites bien definidos o criterios de pertenencia precisos, la lógica difusa es necesaria para abordar las nociones de vaguedad e imprecisión. Esto motiva la generalización de la lógica descriptiva para el manejo de conceptos imprecisos y vagos.

La lógica descriptiva está relacionada con la lógica modal (LM), pero se desarrolló independientemente de ella. [ 8 ] Muchas LM, pero no todas, son variantes sintácticas de la LM. [ 8 ]

En general, un objeto corresponde a un mundo posible , un concepto corresponde a una proposición modal y un cuantificador con rol definido a un operador modal con ese rol como su relación de accesibilidad.

Las operaciones sobre roles (como composición, inversión, etc.) corresponden a las operaciones modales utilizadas en la lógica dinámica . [ 20 ]

Ejemplos

Lógica de descripción temporal

La lógica de descripción temporal representa —y permite razonar sobre— conceptos dependientes del tiempo y existen muchos enfoques diferentes para este problema. [ 21 ] Por ejemplo, una lógica de descripción podría combinarse con una lógica temporal modal como la lógica temporal lineal .

Véase también

Referencias

  1. ↑ Sikos, Leslie F. (2017). Lógicas de descripción en el razonamiento multimedia . Cham: Springer International Publishing. doi : 10.1007/978-3-319-54066-5 . ISBN 978-3-319-54066-5. S2CID 3180114 . 
  2. ↑ Rector, Alan L. (2019). "Más allá de Gruber: "Ontologías" en la bioinformática actual". Inteligencia Artificial en Medicina . 98 : 101–113 . doi : 10.1016/j.artmed.2019.07.003 . PMID 31345429 . 
  3. ↑ "Casos de uso y requisitos del lenguaje de ontología web OWL" . W3C. 10 de febrero de 2004. Consultado el 16 de septiembre de 2025 .
  4. ↑ Hogan, Aidan (2021). "Grafos de conocimiento". ACM Computing Surveys . 54 (4). arXiv : 2003.02320 . doi : 10.1145/3447772 .
  5. 1 2 3 Grau, BC; Horrocks, I. ; Motik, B.; Parsia, B.; Patel-Schneider, PF; Sattler, U. (2008). "OWL 2: El siguiente paso para OWL" (PDF) . Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web . 6 (4): 309– 322. doi : 10.1016/j.websem.2008.05.001 .
  6. ↑ Levesque, Hector J. ; Brachmann, Ronald J. (1987). "Expresividad y manejabilidad en la representación del conocimiento y el razonamiento". Inteligencia Computacional . 3 (3): 78– 93. doi : 10.1111/j.1467-8640.1987.tb00176.x . S2CID 30031046 . 
  7. ↑ Maier, Frederick; Mutharaju, Raghava; Hitzler, Pascal (2010). "Razonamiento distribuido con EL++ usando MapReduce" . Publicaciones de la Facultad de Ciencias de la Computación e Ingeniería . Informe técnico, Centro Kno.e.sis, Universidad Estatal Wright, Dayton, Ohio . Recuperado el 24 de agosto de 2016 .
  8. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Franz Baader, Ian Horrocks y Ulrike Sattler Capítulo 3 Lógicas de descripción . En Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz y Bruce Porter, editores, Manual de representación del conocimiento . Elsevier, 2007.
  9. 1 2 Tsarkov, D.; Horrocks, I. (2006). "FaCT++ Razonador Lógico Descriptivo: Descripción del Sistema" (PDF) . Razonamiento Automatizado . Notas de Clase en Ciencias de la Computación. Vol. 4130. pp. 292–297 . CiteSeerX 10.1.1.65.2672 . doi : 10.1007/11814771_26 . ISBN    978-3-540-37187-8.
  10. ↑ Sirin, E.; Parsia, B.; Grau, BC; Kalyanpur, A.; Katz, Y. (2007). "Pellet: Un razonador OWL-DL práctico" (PDF) . Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web . 5 (2): 51– 53. doi : 10.1016/j.websem.2007.03.004 . S2CID 101226. Archivado del original (PDF) el 27 de junio de 2007. 
  11. 1 2 Ian Horrocks y Ulrike Sattler Razonamiento de ontologías en la lógica de descripción SHOQ(D) , en Actas de la Decimoséptima Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial , 2001.
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  14. ↑ Estatutos del Grupo de Trabajo sobre Ontología Web, 2003
  15. ↑ Comunicado de prensa del W3C, 2004
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  20. 1 2 3 4 5 Schild, Klaus. "Teoría de la correspondencia para lógicas terminológicas: Informe preliminar" (PDF) . Informe KIT 91. KIT-BACK . Recuperado el 25 de octubre de 2012 .
  21. ↑ Alessandro Artale y Enrico Franconi "Lógicas de descripción temporal". En "Manual de razonamiento temporal en inteligencia artificial", 2005.

Lecturas adicionales

  • F. Baader, D. Calvanese, DL McGuinness, D. Nardi, PF Patel-Schneider: Manual de lógica descriptiva: teoría, implementación y aplicaciones . Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido, 2003. ISBN 0-521-78176-0
  • Ian Horrocks, Ulrike Sattler: Razonamiento ontológico en la lógica de descripción SHOQ(D) , en Actas de la Decimoséptima Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial , 2001.
  • D. Fensel, F. van Harmelen, I. Horrocks, D. McGuinness y PF Patel-Schneider: OIL: Una infraestructura de ontología para la web semántica . IEEE Intelligent Systems, 16(2):38-45, 2001.
  • Ian Horrocks y Peter F. Patel-Schneider: La generación de DAML+OIL . En Actas del Taller de Lógica Descriptiva de 2001 (DL 2001) , volumen 49 de CEUR < http://ceur-ws.org/ >, páginas 30–35, 2001.
  • Ian Horrocks, Peter F. Patel-Schneider y Frank van Harmelen: De SHIQ y RDF a OWL: La creación de un lenguaje de ontología web . Journal of Web Semantics, 1(1):7-26, 2003.
  • Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks, Boris Motik, Bijan Parsia, Peter Patel-Schneider y Ulrike Sattler: OWL 2: El siguiente paso para OWL . Journal of Web Semantics, 6(4):309–322, noviembre de 2008.
  • Franz Baader, Ian Horrocks y Ulrike Sattler: Capítulo 3 Lógicas descriptivas . En Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz y Bruce Porter (eds.), Manual de representación del conocimiento . Elsevier, 2007.
  • Alessandro Artale y Enrico Franconi: Lógicas de descripción temporal . En Manual de razonamiento temporal en inteligencia artificial, 2005.
  • Web Ontology (WebONT) Working Group Charter. W3C, 2003
  • World Wide Web Consortium Issues RDF and OWL Recommendations. Press Release. W3C, 2004.
  • OWL Working Group Charter. W3C, 2007.
  • OWL 2 Connects the Web of Knowledge with the Web of Data. Press Release. W3C, 2009.
  • Markus Krötzsch, František Simančík, Ian Horrocks: A Description Logic Primer. CoRR arXiv:1201.4089. 2012. A very first introduction for readers without a formal logic background.
  • Sebastian Rudolph: Foundations of Description Logics. In Reasoning Web: Semantic Technologies for the Web of Data, 7th International Summer School, volume 6848 of Lecture Notes in Computer Science, pages 76–136. Springer, 2011. (springerlink)Introductory text with a focus on modelling and formal semantics. There are also slides.
  • Jens Lehmann: DL-Learner: Learning concepts in description logics, Journal of Machine Learning Research, 2009.
  • Stefan Heindorf, Lukas Blübaum, Nick Düsterhus, Till Werner, Varun Nandkumar Golani, Caglar Demir, and Axel-Cyrille Ngonga Ngomo. Evolearner: Learning description logics with evolutionary algorithms. In Proceedings of the ACM Web Conference 2022, pp. 818-828. 2022.
  • Franz Baader: Description Logics. In Reasoning Web: Semantic Technologies for Information Systems, 5th International Summer School, volume 5689 of Lecture Notes in Computer Science, pages 1–39. Springer, 2009. (springerlink) Introductory text with a focus on reasoning and language design, and an extended historical overview.
  • Enrico Franconi: Introduction to Description Logics. Course materials. Faculty of Computer Science, Free University of Bolzano, Italy, 2002. Lecture slides and many literature pointers, somewhat dated.
  • Ian Horrocks: Ontologies and the Semantic Web. Communications of the ACM, 51(12):58-67, December 2008. A general overview of knowledge representation in Semantic Web technologies.
  • Description Logic Complexity Navigator, maintained by Evgeny Zolin at the Department of Computer Science
  • List of Reasoners, OWL research at the University of Manchester
  • Description Logics Workshop, homepage of the collecting information about the community and archives of the workshop proceedings

Reasoners

Existen algunos razonadores semánticos que trabajan con OWL y DL. Estos son algunos de los más populares:

  • CEL es un sistema de razonamiento de código abierto basado en LISP (licencia Apache 2.0).
  • Cerebra Engine era un motor de inferencia comercial basado en C++, adquirido en 2006 por webMethods.
  • FaCT++ es un sistema de razonamiento gratuito de código abierto basado en C++.
  • KAON2 es un sistema de razonamiento gratuito (para uso no comercial) basado en Java, que ofrece soporte de razonamiento rápido para ontologías OWL.
  • MSPASS es un razonador C gratuito de código abierto para numerosos modelos de aprendizaje profundo.
  • Pellet es un sistema de razonamiento comercial basado en Java con doble licencia (AGPL y propietaria).
  • RacerPro de Racer Systems era un razonador comercial basado en Lisp (hay disponibles versiones de prueba gratuitas y licencias de investigación). Hoy en día, existe una versión de código abierto de RACER desarrollada por los programadores originales de la Universidad de Lübeck bajo la licencia BSD 3, y también una versión comercializada, que aún se llama RacerPro, de Franz Inc.
  • Sim-DL es un motor de inferencia gratuito de código abierto basado en Java para el lenguaje ALCHQ. También proporciona una función de medición de similitud entre conceptos. Para acceder a esta función, se puede utilizar un complemento de Protégé.
  • HermiT es un sistema de razonamiento de código abierto basado en el cálculo de "hipertableau". Ha sido desarrollado por la Universidad de Oxford .
  • Owlready2 es un paquete para la programación orientada a ontologías en Python . Permite cargar ontologías OWL 2.0 como objetos Python, modificarlas, guardarlas y realizar razonamientos mediante HermiT (incluido). Owlready2 ofrece un acceso transparente a las ontologías OWL (a diferencia de las API habituales basadas en Java).
  • OWLAPY es un framework de Python de código abierto para crear, manipular y razonar con ontologías OWL. Incluye un StructuralReasoner integrado para un razonamiento eficiente y ligero, así como adaptadores para razonadores conocidos basados ​​en Java, como HermiT, Pellet, JFact y Openllet.

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