論文の概要: A Description Logic for Analogical Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04620v1
- Date: Mon, 10 May 2021 19:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-13 07:34:33.122903
- Title: A Description Logic for Analogical Reasoning
- Title（参考訳）: アナロジカル推論のための記述論理
- Authors: Steven Schockaert, Yazm\'in Ib\'a\~nez-Garc\'ia, V\'ictor
Guti\'errez-Basulto
- Abstract要約: 我々は,類推による推論に依拠する,妥当な知識の欠如を推測するメカニズムを提案する。
これは、記述論理の設定の中でアナログ推論を研究する最初の論文です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.259681405091666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ontologies formalise how the concepts from a given domain are interrelated.
Despite their clear potential as a backbone for explainable AI, existing
ontologies tend to be highly incomplete, which acts as a significant barrier to
their more widespread adoption. To mitigate this issue, we present a mechanism
to infer plausible missing knowledge, which relies on reasoning by analogy. To
the best of our knowledge, this is the first paper that studies analogical
reasoning within the setting of description logic ontologies. After showing
that the standard formalisation of analogical proportion has important
limitations in this setting, we introduce an alternative semantics based on
bijective mappings between sets of features. We then analyse the properties of
analogies under the proposed semantics, and show among others how it enables
two plausible inference patterns: rule translation and rule extrapolation.
- Abstract（参考訳）: オントロジーは、あるドメインの概念がどのように相互に関連しているかを定式化する。
説明可能なAIのバックボーンとしての可能性は明白だが、既存のオントロジは非常に不完全であり、より広く採用される上で重要な障壁となる。
この問題を軽減するため,我々は,類推による推論に依拠する,妥当な知識の欠如を推測するメカニズムを提案する。
我々の知る限りでは、この論文は記述論理オントロジーの設定の中で類推論を研究する最初の論文である。
この設定において、類比例の標準形式化に重要な制限があることを示し、特徴集合間の単射写像に基づく代替意味論を導入する。
次に,提案する意味論に基づくアナロジーの性質を解析し,規則翻訳と規則外挿という2つの妥当な推論パターンを可能にする方法を示す。
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