論文の概要: FALCON: Scalable Reasoning over Inconsistent ALC Ontologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07628v5
• Date: Mon, 27 May 2024 17:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 05:05:50.121386
• Title: FALCON: Scalable Reasoning over Inconsistent ALC Ontologies
• Title（参考訳）: FALCON: 一貫性のないALCオントロジに対するスケーラブルな推論
• Authors: Tilman Hinnerichs, Zhenwei Tang, Xi Peng, Xiangliang Zhang, Robert Hoehndorf,
• Abstract要約: ALC 上での近似推論のためのニューラルオントロジー推論器 FALCON を提案する。 古典的ALC推論器におけるモデル生成ステップの近似手法を提案する。 実験結果から,FALCONは不整合の存在下での近似的推論と推論を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.836301264030244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontologies are one of the richest sources of knowledge. Real-world ontologies often contain thousands of axioms and are often human-made. Hence, they may contain inconsistency and incomplete information which may impair classical reasoners to compute entailments that are considered as useful. To overcome these two challenges, we propose FALCON, a Fuzzy Ontology Neural reasoner to approximate reasoning over ALC ontologies. We provide an approximate technique for the model generation step in classical ALC reasoners. Our approximation is not guaranteed to construct exact logical models, but can approximate arbitrary models, which is notably faster for some large ontologies. Moreover, by sampling multiple approximate logical models, our technique supports approximate entailment also over inconsistent ontologies. Theoretical results show that more models generated lead to closer, i.e., faithful approximation of entailment over ALC entailments. Experimental results show that FALCON enables approximate reasoning and reasoning in the presence of inconsistency. Our experiments further demonstrate how ontologies can improve knowledge base completion in biomedicine by incorporating knowledge expressed in ALC.
• Abstract（参考訳）: オントロジは最も豊かな知識源の1つである。 現実世界のオントロジーは何千もの公理を持ち、しばしば人造である。 したがって、それらは不整合と不完全情報を含み、それは古典的推論者が有用と見なされるエンタテインメントを計算するのを損なう可能性がある。 これら2つの課題を克服するために,ファジィオントロジーニューラル推論器であるFALCONを提案する。 古典的ALC推論器におけるモデル生成ステップの近似手法を提案する。 我々の近似は正確な論理モデルを構築することは保証されていないが、任意のモデルを近似することができる。 さらに,複数の近似論理モデルをサンプリングすることにより,矛盾するオントロジーよりも近似的エンテーメントをサポートする。 理論的な結果から、より多くのモデルが生成され、ALCエンテーメントよりも忠実なエンテーメント近似がより近づくことが示されている。 実験結果から,FALCONは不整合の存在下での近似的推論と推論を可能にした。 ALCで表現された知識を取り入れることで、オントロジーがバイオメディシンの知識ベース完成をいかに改善できるかをさらに実証する。

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